Resumen

La detección de las propiedades magnéticas de la hematites desempeña un papel importante en el ajuste del proceso de beneficio de la hematites y la mejora de la recuperación de metales. Los métodos existentes para medir las propiedades magnéticas del mineral de hierro tienen grandes errores o tardan mucho tiempo. Por lo tanto, es muy necesario encontrar un método que pueda detectar con rapidez y precisión las propiedades magnéticas de la hematites. Este trabajo presenta un método para detectar las propiedades magnéticas de la hematites basado en la máquina de aprendizaje extremo basada en el algoritmo de optimización mejorada de enjambre de partículas (IPSO-ELM) y la espectroscopia. El algoritmo mejorado de optimización de enjambre de partículas se utiliza para optimizar los pesos de entrada, las desviaciones de la capa oculta y los nodos de la capa oculta de la red ELM. La introducción del peso de inercia lineal decreciente para el algoritmo de enjambre de partículas, la consideración de la norma del peso de salida en el proceso de actualización de partículas y el uso de la idea de variación para cambiar la longitud de la partícula proporcionan al IPSO-ELM una mayor estabilidad y capacidad de generalización. Los resultados experimentales muestran que el modelo de predicción IPSO-ELM tiene un buen rendimiento de predicción y una mejor capacidad de generalización que los modelos de predicción ELM y PSO-ELM. En comparación con los métodos tradicionales de análisis químico y los métodos manuales, este método presenta grandes ventajas en términos de economía, rapidez y precisión.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:propiedades magnéticas, hematites, olmo, ipso, método, optimización mejorada de enjambre de partículas, algoritmo mejorado de optimización de enjambre de partículas, métodos tradicionales de análisis químico, modelo de predicción de olmo, modelos de predicción de olmo
• Keywords:magnetic properties, haematite, elm, ipso, method, improved particle swarm optimization, improved particle swarm optimization algorithm, traditional chemical analysis methods, elm prediction model, elm prediction models