《小波神经网络在铁矿石检验中的应用》应海松 冶金工业出版社 2010-3.zip

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• 内容简介:

  本书借助于第四代编程语言Matlab，利用小波和神经网络工具箱，研究和探讨神经网络在铁矿石取制样中品位确认的模拟、铁矿石品质特性、铁矿石品质特性分类、自动电位滴定曲线小波变换、X荧光价态分析、小波变换在噪声滤除、趋势分析中的应用，使铁矿石粒度偏析、球团矿最佳抗压压力点、还原曲线数据校正等得以实现；探讨了小波分析和神经网络在矿物分析中的应用，主要有X衍射谱线滤噪、矿相图谱的检索和处理、热重曲线的滤噪和导数变换；通过聚类分析、趋势分析等，对实验室存在的数据差错隐患进行讨论，提出预防和改进措施；还利用神经网络在铁矿石实验室管理中的应用进行了一些探索，如质量体系管理、绩效考核、安全管理的应用等，为提高工作效益提出了研究思路和工作方法。

  本书可供钢铁企业、检验检疫、质量控制、人工智能、化学计量、外贸等领域的研究人员、技术人员和管理人员阅读，也可作为大专院校冶金、矿冶专业师生的教学参考书以及相关企业的岗位培训教材。

• 作者简介:

  应海松，1965年生，浙江宁波人，高级工程师；多年从事进口铁矿及其他矿产品、金属材料品质检验工作；现任宁波市北仑出入境检验检疫局技术中心主任及宁波出入境检验检疫局铁矿检测中心(国家级重点实验室)主任，ISO(国际标准化组织)注册工作组专家，ISO/TC102铁矿石中国工

• 目录:

  1  概论

  1.1  化学计量学的历史与内容

  1.1.1  化学计量学的基本概念

  1.1.2  化学计量学的历史

  1.1.3  化学计量学的主要内容

  1.2  化学计量学与铁矿石检验的关系

  1.2.1  铁矿石检验学

  1.2.2  化学计量学在铁矿石检验中的应用

  1.3  小波分析和神经网络的基本知识

  1.3.1  小波分析

  1.3.2  人工神经网络

  1.4  本书的主要内容

  参考文献

  2  神经网络在铁矿石取制样中的应用

  2.1  神经网络在铁矿取样品位波动中的应用

  2.1.1  产生铁矿石品位差异的原因

  2.1.2  传统铁矿石品位波动确认方法

  2.1.3  神经网络在品位确认中的应用

  2.2  神经网络在铁矿品质特性分类中的应用

  2.2.1  铁矿石品质特性

  2.2.2  铁矿石品质特性作用

  2.2.3  神经网络分析预测铁矿石品质特性

  参考文献

  3  小波变换在铁矿石化学分析中的应用

  3.1  小波分析在铁矿石的铁含量自动电位滴定中的应用

  3.1.1  全铁分析样品前处理

  3.1.2  铁矿石全自动电位滴定

  3.1.3  应用小波变换确认电位滴定终点

  3.1.4  应用小波变换电位滴定测定铁矿石全铁实例

  3.2  小波分析在X荧光铁价态方面的研究

  3.2.1  以往铁价态分析采用的技术

  3.2.2  二价铁在铁矿石中的作用

  3.2.3  X荧光基本原理及扫描波谱形成

  3.2.4  小波波谱解析原理

  3.2.5  小波分析分辨铁价态的定量分析

  参考文献

  4  小波分析在铁矿石物理检验中的应用

  4.1  小波分析球团矿还原分离噪声校正偏差

  4.1.1  小波分离噪声原理

  4.1.2  小波分析球团矿还原分离噪声校正偏差

  4.2  小波分析在交货批粒度及自动取样测定结果偏析的研究

  4.2.1  粒度机械取样及筛分原理

  4.2.2  装卸二港粒度检测情况

  4.2.3  利用小波信号发展趋势分析粒度测定结果的偏析

  4.2.4  防止粒度结果偏析的措施

  4.3  小波球团矿抗压分离噪声分析偏析

  4.3.1  球团矿抗压强度测定原理

  4.3.2  球团矿抗压强度测定方法的缺陷

  4.3.3  小波分析确定最佳压力测定点

  4.4  球团矿还原曲线第二种间断点检测

  4.4.1  球团矿还原曲线异常点分析

  4.4.2  利用小波第二种间断点检测实例

  参考文献

  5  小波分析与神经网络在铁矿石矿物鉴定中的应用

  5.1  小波变换与神经网络在X射线衍射图谱滤噪的应用

  5.1.1  X射线衍射原理介绍

  5.1.2  神经网络铁矿石相分析X衍射信号的消噪技术

  5.1.3  小波变换X衍射滤噪技术

  5.2  小波变换在铁矿石矿相图形分析的应用

  5.2.1  铁矿石矿物鉴定介绍

  5.2.2  小波图像检索

  5.2.3  铁矿石矿物的图像边缘提取

  5.3  小波分析在热重分析的应用

  5.3.1  热重分析原理

  5.3.2  信噪分离及导数变换

  参考文献

  6  小波神经网络在铁矿石检验偏差及差错评估的应用

  6.1  聚类分析判断差错

  6.1.1  聚类分析的基本概念

  6.1.2  铁矿石实验室检测结果差错分析

  6.1.3  聚类分析判断异常结果

  6.1.4  检测结果差错隐患的消除

  6.2  小波神经网络研究铁矿检验差错隐患预测

  6.2.1  预测的基本技术

  6.2.2  小波变换分析检测结果时序曲线

  6.2.3  神经网络数学建模预测差错隐患

  6.2.4  小波神经网络预测铁矿石品质特性

  参考文献

  7  神经网络在铁矿检测实验室管理及质量控制的应用

  7.1  神经网络在实验室质量体系管理的应用

  7.1.1  实验室认可基本原则

  7.1.2  神经网络应用于实验室质量控制

  7.1.3  数学建模

  7.2  神经网络实验室安全状态评判能力分析

  7.2.1  网络设计及数据准备

  7.2.2  安全等级判断

  7.3  神经网络在实验室绩效考核的应用

  7.3.1  绩效评价的基本情况介绍

  7.3.2  铁矿石检测实验室绩效指标设计

  7.3.3  基于BP神经网络的绩效评价

  7.4  风险管理及预警评估的应用

  7.4.1  进口铁矿石风险影响因子的识别

  7.4.2  风险评估的神经网络建立

  7.4.3  基于SOM网络的企业分类管理

  7.5  神经网络在实验室其他方面的应用

  7.5.1  人力资源管理的应用

  7.5.2  科研创新评估的应用

  7.5.3  基本建设的应用

  参考文献

  8  相关软件介绍

  8.1  Matlab的特点介绍

  8.1.1  Matlab产生的背景

  8.1.2  Matlab的主要特点

  8.1.3  Matlab的基本操作

  8.2  Matlab小波变换工具箱

  8.2.1  命令行方式

  8.2.2  小波分析图形接口工具（GUI）

  8.3  Matlab神经网络工具箱

  8.3.1  命令行方式

  8.3.2  神经网络箱图形窗口工具的使用

  参考文献