• 简体   /   繁体
基于Wasserstein GAN数据增强的矿物浮选纯度预测-重庆大学学报2024年09期

基于Wasserstein GAN数据增强的矿物浮选纯度预测

作者:吴浩生 江沛 王作学 杨博栋 字体:      

doi:10.11835/j.issn.1000-582X.2023.107

摘要:在选矿行业中,准确地预测精矿品位可以帮助工程师提前调整工艺参数,提高浮选性能。但在实际选矿过程中,采集数据存在样本量少、维度高、时序相关性复杂等问题,限制(试读)...

重庆大学学报

2024年第09期