【摘 要】
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该文在分析与总结多目标动态的矿山入选品位的优化方法的基础上,研究了优化过程中的数学模型的建立和电算化.该文以金山店的《武钢矿业公司金山店铁矿技术经济指标优化系统研
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该文在分析与总结多目标动态的矿山入选品位的优化方法的基础上,研究了优化过程中的数学模型的建立和电算化.该文以金山店的《武钢矿业公司金山店铁矿技术经济指标优化系统研究》科研项目为背景,研究了线性回归模型、非线性回归模型、复杂概率分布密度模型、神经网络模型、模糊综合评判模型和经济计算模型的建立方法.神经网络模型为解决多因素的非线性映射关系提供了新的有效的解决途径.运用MATLAB来建立和计算复杂的概率密度模型比传统方法高效而可靠.在上述模型建立的基础上,该文基于VC++开发了入选品位优化的决策支持系统.介绍了开发策略、总体设计和实现方法.论述了界面开发、数据交互、序列化、图形化显示等编程技术.运用所开发的决策支持系统JSDOPT1.0对金山店铁矿的-200—-270阶段的入选品位进行了优化,得到的推荐方案与原方案相比可产生较大的经济效益和社会效益.
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