工艺优化
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基于RBF神经网络的磨矿过程指标预测系统
该项目旨在利用径向基函数（RBF）神经网络建立高效的磨矿过程指标预测模型，解决选矿生产中关键工艺参数难以实时精准检测的难题。系统核心功能围绕RBF神经网络的构建与训练展开，首先对获取的工业磨矿数据进行预处理，包括数据去噪、异常值处理以及特征归一化，确保数据质量满足训练要求。模型结构设计为四个输入通道和一个输出通道，输入端接收磨矿过程中的四个关键影响因子（如给矿量、补水流量、磨机转速与电流等），输出端则对应预测的生产指标（如溢流细度或成品浓度）。在实现过程中，系统通过高斯径向基函数作为隐层激活函数，利用正交
