针对赤铁矿磨矿过程的磨矿粒度(Grinding particle size,GPS)与控制回路输出之间的动态特性难以用数学模型描述,且磨矿粒度不能在线测量,并受矿石成分与性质频繁波动干扰,难以采用已有运行优化方法的难题,结合磨矿过程的特点,利用数据,采用神经网络,提出由回路预设定值优化、性能指标估计、优化设定值评价以及磨矿粒度软测量组成的数据驱动的磨矿过程运行优化控制方法.该方法由磨矿粒度软测量估计矿浆粒度案例推理分类-液压倒角机蔬菜大棚钢管倒角机价格低张家港切管机全自动切管机多少钱,通过回路预设定值优化模块求得使性能指标估计值接近最优值的回路预设定值,经优化设定值评估产生回路设定值,最后通过控制回路跟踪设定值本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com,将矿浆粒度控制在目标值范围内并尽可能的接近目标值.通过研制的运行优化与控制研究平台,采用实际运行数据进行仿真实验,表明所提方法的有效性. 分类的准确率有显著影响.本文提出一种结合遗传算法、内省学习和群决策思想改进的CBR分类方法.首先,利用遗传算法得到多组属性权重,再根据内省学习原理对每组权重进行迭代调整;然后,通过案例群检索策略得到满足大多数原则的群决策分类结果;最后,以典型分类数据集的对比实验证明了本文方法能进一步提高CBR分类的准确率.这表明内省学习可以保证权重分配的合理性,案例群检索策略能充分利用案例库的潜在信息,对提升CBR的学习能力有显著作用. 案例推理分类-液压倒角机蔬菜大棚钢管倒角机价格低张家港切管机全自动切管机多少钱本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com