基于BP神经网络的炭浆提金工艺指标优化

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摘要：炭浆提金工艺在黄金选矿领域应用广泛，然而，受其工艺特性影响，指标控制存在滞后性，当前多采用事后问题分析的方式进行指标调控，显著增加了工艺控制的不确定性。为有效应对这一问题，构建了三层BP神经网络模型，其输入层、隐含层及输出层的神经元个数分别设置为5，8和1，用于预测炭浆提金工艺的尾矿品位。基于东梁金矿的实际生产数据对该网络进行训练，结果显示网络拟合效果良好。（剩余5939字）

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