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1篇 您的检索式：作者名="Aliakbar ABDOLLAHZADE"

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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	采用人工神经网络基因复合算法预测氧化铜矿柱浸工艺铜浸出率(英文)显示文摘采用人工神经网络(ANN)以及人工神经网络和基因复合(GANN)算法来优化氧化铜矿柱浸工艺参数。采用三种高度的浸矿柱(2,4,6 m)和尺寸为<25.4 mm和<50.8 mm的两种矿物来进行浸出实验。在台架实验规模下,对浸矿柱高度、矿粒尺寸、硫酸流速、浸出时间等工艺参数对铜浸出率的影响进行研究,对浸出条件进行优化以得到最大的浸出率。研究结果表明,铜的浸出率随硫酸流速和浸出时间的增加而增加,随矿粒尺寸和浸矿柱高度的减小而增加。对人工神经网络(ANN)、人工神经网络和基因复合(GANN)算法的效率进行了比较,结果表明,人工神经网络和基因复合(GANN)算法比人工神经网络(ANN)算法更有效。采用新提出的算法模型来预测铜的浸出率误差更低。	Fatemeh Sadat HOSEINIAN Aliakbar ABDOLLAHZADE Saeed Soltani MOHAMADI Mohsen HASHEMZADEH	2017	Transactions of Nonferrous Metals Society of China2017，27，3：	2

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