Improved GSO Optimized ESN Soft-Sensor Model of Flotation Process Based on Multisource Heterogeneous Information Fusion
المؤلفون المشاركون
Han, Shuang
Shen, Na-na
Wang, Jie-sheng
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
For predicting the key technology indicators (concentrate grade and tailings recovery rate) of flotation process, an echo state network (ESN) based fusion soft-sensor model optimized by the improved glowworm swarm optimization (GSO) algorithm is proposed.
Firstly, the color feature (saturation and brightness) and texture features (angular second moment, sum entropy, inertia moment, etc.) based on grey-level co-occurrence matrix (GLCM) are adopted to describe the visual characteristics of the flotation froth image.
Then the kernel principal component analysis (KPCA) method is used to reduce the dimensionality of the high-dimensional input vector composed by the flotation froth image characteristics and process datum and extracts the nonlinear principal components in order to reduce the ESN dimension and network complex.
The ESN soft-sensor model of flotation process is optimized by the GSO algorithm with congestion factor.
Simulation results show that the model has better generalization and prediction accuracy to meet the online soft-sensor requirements of the real-time control in the flotation process.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Jie-sheng& Han, Shuang& Shen, Na-na. 2014. Improved GSO Optimized ESN Soft-Sensor Model of Flotation Process Based on Multisource Heterogeneous Information Fusion. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048955
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Jie-sheng…[et al.]. Improved GSO Optimized ESN Soft-Sensor Model of Flotation Process Based on Multisource Heterogeneous Information Fusion. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048955
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Jie-sheng& Han, Shuang& Shen, Na-na. Improved GSO Optimized ESN Soft-Sensor Model of Flotation Process Based on Multisource Heterogeneous Information Fusion. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048955
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048955
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر