State evaluation of copper flotation process based on transfer learning and a layered and blocked framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract State evaluation is vital to ensure the process operating optimality for copper flotation processes. Specifically, the froth image is the comprehensive embodiment of raw ore properties and process operations, which is one of the key factors to realize condition recognition and state evaluation. Firstly, a feature mosaic technique‐based neural network framework is proposed. The input image features are extracted from the different network structures, which can achieve higher precision in condition recognition and state evaluation than a single neural network framework. Then, an improved deep convolutional generative adversarial networks (DCGAN) model based on feature matching and maximize mean discrepancy (MMD) distance is investigated so that the froth images with high similarity, integrity, and balance to the original images can be generated. Therefore, the problem of small image sets and the lack of labelled images for some sub‐processes can be solved. Finally, a layered and blocked state evaluation model is constructed based on the improved DCGAN model and transfer learning (TL) so that the state evaluation of the copper flotation process with multiple sub‐processes, long process, and small image sets of some sub‐processes is solved. The effectiveness of the proposed method is verified through a series of data experiments on a copper flotation industrial process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».