عنوان فارسی مقاله:تکنیک یادگیری ماشینی برای تشخیص تصاویر کف فلوتاسیون در یک فرآیند فلوتاسیون ناپایدار
چکیده
این مقاله بر تجزیه و تحلیل رابطه بین پایداری فرآیند فلوتاسیون و کارایی الگوریتمهای یادگیری ماشین (ML) بر اساس تصاویر کف فلوتاسیون متمرکز شده است. یک فرآیند ML باید محققان را قادر به ساخت الگوریتمهای هوش مصنوعی (AI) برای کنترل فرآیند فلوتاسیون کند. تصویر کف فلوتاسیون شامل اطلاعاتی است که فرآیند فلوتاسیون را مشخص می کند. اطلاعات را می توان با کمک الگوریتم های تشخیص تصویر (IR) بر اساس ML استخراج کرد. این امکان ساخت یک سیستم کنترل فرآیند فلوتاسیون را در کارخانه فرآوری مواد معدنی فراهم می کند که بر اساس تشخیص تصاویر کف فلوتاسیون است. الگوریتمهای IR نتایج تشخیص تصویر پایداری را ارائه نمیدهند و در شرایطی که پارامترهای فرآیند فلوتاسیون بسیار ناپایدار هستند، کارآمد نیستند. نتایج طبقهبندی برای فرآیند پایدار و ناپایدار به ترتیب برابر با ۱۱/۷۵ درصد و ۶۲/۶۹ درصد بود. دادههای تجربی جمعآوریشده در کارخانه فرآوری مواد معدنی سرب/روی لهستان، بینش بهتری نسبت به روابط بین پارامترهای فرآیند فلوتاسیون و کارایی ML ارائه میکند. این روابط مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت و دستورالعمل هایی برای ساخت فرآیند ML برای کنترل فرآیند فلوتاسیون تدوین شده است.
- لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
- همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
- ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
- در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.