针对矿物浮选过程中回收率参数难以在线检测的问题,提出了一种智能预测算法.首先采用相对红色分量提取泡沫颜色特征,采用改进面积重构变换与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征;然后在此基础上,通过斯密特正交化对最小二乘支持向量机(LSSVM)核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法进行回归计算,得到具有稀疏性的LSSVM预测模型.实验结果表明,该预测算法能有效地对矿物回收率进行预测.

针对矿物浮选过程中的一类回收率预测问题,提出了一种基于泡沫图像特征提取的预测算法。该算法采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,通过施密特正交化对核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法(KPLS)进行LSSVM参数辨识,以此构造具有稀疏性的LSSVM,有效地减小了算法的计算复杂度。为检验模型泛化及预测能力,为多个泡沫特征信息引入预测模型,采用泡沫图像特征提取方法提取泡沫颜色、速度、尺寸、承载量及破碎率特征。实验结果表明,该预测算法对浮选回收率具有良好预测效果。