[发明专利]一种菱镁矿矿石品级分类建模方法

权利要求书

1.一种菱镁矿矿石品级分类建模方法，其特征在于，所述建模方法是利用ELM算法建立菱镁矿的定量分析数学模型，利用所建立的数学模型定量预测出菱镁矿的品级；

所述建模方法包括：

选取若干份菱镁矿样本进行红外光谱实验得出其光谱数据并保存为样本光谱数据；其中，所述菱镁矿样本为粉状及块状的菱镁矿；

使用主元分析法PCA对所述样本光谱数据进行压缩，获得压缩后的光谱数据；

将所述压缩后的光谱数据划分为第一光谱数据和第二光谱数据，通过所述第一光谱数据建立ELM算法定量分析数学模型，基于该数学模型对所述压缩后的光谱数据中的所述第二光谱数据进行测试，预测出被测试的菱镁矿石的品级。

2.根据权利要求1所述的一种菱镁矿矿石品级分类建模方法，其特征在于，使用主元分析法PCA对所述样本光谱数据进行压缩，获得压缩后的光谱数据，包括：

将所述样本光谱数据制成m×n的矩阵，并对该矩阵作处理，得到标准化后的矩阵；

对得到的标准化后的矩阵进行奇异值分解，获得负载向量和得分向量；

使用PCA采用累计贡献率法求取主元个数；

根据求取的主元个数，求取空间负载矩阵，获得压缩后的光谱数据矩阵。

3.根据权利要求2所述的一种菱镁矿矿石品级分类建模方法，其特征在于，将所述压缩后的光谱数据划分为第一光谱数据和第二光谱数据，通过所述第一光谱数据建立ELM算法定量分析数学模型，基于该数学模型对所述压缩后的光谱数据中的所述第二光谱数据进行测试，预测出被测试的菱镁矿石的品级，包括：

以所述压缩后的光谱数据矩阵中的所述第一光谱数据作为训练样本，所述第二光谱数据作为测试样本；

将所述训练样本代入ELM模型进行训练，得到参数；

根据得到的参数建立ELM算法定量分析数学模型；

将所述测试样本代入建立的ELM算法定量分析数学模型，通过Matlab实现仿真并计算得出计算结果；

根据所述计算结果及预设结果，得出菱镁矿的品级；其中，所述预设结果是通过菱镁矿品级标准的测量方法测量的菱镁矿的品级结果。

4.根据权利要求3所述的一种菱镁矿矿石品级分类建模方法，其特征在于，将所述测试样本代入建立的ELM算法定量分析数学模型，通过Matlab实现仿真并计算得出计算结果，包括：

将所述ELM算法定量分析数学模型进行循环多次，直到所述ELM算法定量分析数学模型的精确度大于或等于预设精度；

获取所述ELM算法定量分析数学模型的精确度最高的一组，并保存此时输入所述ELM算法定量分析数学模型的参数。

5.根据权利要求3所述的一种菱镁矿矿石品级分类建模方法，其特征在于，所述参数包括网络激励函数和隐含层节点数。

6.根据权利要求5所述的一种菱镁矿矿石品级分类建模方法，其特征在于，所述隐含层节点数的选取首先确定隐含层中节点数目的范围，然后再通选取效果最佳的隐含层节点数。