| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 插图索引 | 第14-16页 |
| 附表索引 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-31页 |
| ·选题背景 | 第17-18页 |
| ·课题意义 | 第18-21页 |
| ·生产技术指标优化的经济意义 | 第19页 |
| ·工业品位指标优化的意义 | 第19-21页 |
| ·工业品位指标优化的学术意义和应用前景 | 第21页 |
| ·经济技术指标对矿山的意义 | 第21-23页 |
| ·研究方案及主要研究内容 | 第23-30页 |
| ·矿山技术指标优化的特点与值得研究的问题 | 第23-26页 |
| ·主要研究内容及论文结构 | 第26-29页 |
| ·本文工作的创新点 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第二章 矿山生产技术指标优化现状及基础数据 | 第31-63页 |
| ·概述 | 第31-32页 |
| ·国外边际品位研究和应用现状 | 第32-35页 |
| ·国内开采品位指标的研究现状 | 第35-39页 |
| ·矿山经济技术指标整体动态优化的国外研究现状 | 第39-40页 |
| ·矿山生产技术指标整体动态优化的国内研究现状 | 第40-41页 |
| ·矿山生产技术指标优化计算机新方法 | 第41-42页 |
| ·辰州矿业公司简介 | 第42-43页 |
| ·辰州矿业基础数据 | 第43-51页 |
| ·矿床地质特征 | 第43-45页 |
| ·采矿技术及原始数据 | 第45-49页 |
| ·选矿技术及原始数据 | 第49页 |
| ·冶炼技术及原始数据 | 第49-51页 |
| ·辰州矿业基础数据统计分析 | 第51-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第三章 基于SPO的多目标生产指标优化 | 第63-75页 |
| ·概述 | 第63-64页 |
| ·多目标优化问题描述 | 第64-65页 |
| ·基于PSO的生产经营参数优化 | 第65-70页 |
| ·基本的PSO算法 | 第65-66页 |
| ·数据准备与函数拟合 | 第66页 |
| ·粒子的编码表示 | 第66-67页 |
| ·初始种群的产生 | 第67页 |
| ·粒子的速度表示 | 第67页 |
| ·粒子的运算规则 | 第67-68页 |
| ·适应度计算 | 第68-69页 |
| ·基于PSO的生产经营参数优化 | 第69-70页 |
| ·计算结果与分析 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第四章 基于GA的矿山企业动态生产指标优化 | 第75-86页 |
| ·概述 | 第75-76页 |
| ·多目标优化问题描述 | 第76-78页 |
| ·基于遗传算法的生产经营参数优化 | 第78-82页 |
| ·染色体编码 | 第78-79页 |
| ·产生初始染色体 | 第79页 |
| ·个体适应值计算 | 第79-80页 |
| ·选择策略 | 第80-81页 |
| ·杂交操作 | 第81页 |
| ·变异操作 | 第81页 |
| ·算法总体描述 | 第81-82页 |
| ·算法与计算结果分析 | 第82-85页 |
| ·算法性能分析 | 第82页 |
| ·计算结果分析 | 第82-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 基于PSO的矿山企业动态配矿优化技术 | 第86-98页 |
| ·概述 | 第86-87页 |
| ·目标优化问题描述 | 第87-88页 |
| ·基于PSO的动态配矿优化 | 第88-92页 |
| ·粒子的编码表示 | 第88页 |
| ·初始种群的产生 | 第88-89页 |
| ·粒子的速度表示 | 第89-90页 |
| ·粒子的运算规则 | 第90-91页 |
| ·适应度计算 | 第91-92页 |
| ·基于PSO的动态配矿优化 | 第92页 |
| ·实验分析与分析实例 | 第92-97页 |
| ·实验数据处理与分析 | 第92-96页 |
| ·计算实例 | 第96-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 基于多轮PSO算法的中长期动态优化配矿技术 | 第98-112页 |
| ·概述 | 第98页 |
| ·中长期动态配矿目标优化问题描述 | 第98-100页 |
| ·基于PSO的中长期动态配矿优化 | 第100-106页 |
| ·中长期动态优化配矿的PSO算法基本概略 | 第100-101页 |
| ·粒子的编码表示 | 第101页 |
| ·初始种群的产生 | 第101-103页 |
| ·粒子的速度表示 | 第103页 |
| ·粒子的运算规则 | 第103-104页 |
| ·适应度计算 | 第104-105页 |
| ·基于PSO的长期动态配矿优化 | 第105-106页 |
| ·实验分析与分析实例 | 第106-111页 |
| ·实验数据处理与分析 | 第106-109页 |
| ·计算实例 | 第109-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第七章 基于BP神经网络的矿产储量评估方法 | 第112-124页 |
| ·概述 | 第112-114页 |
| ·资源评价问题分析 | 第114-119页 |
| ·基于BP神经网络的资源评价 | 第119-122页 |
| ·BP神经网络基本概略 | 第119-120页 |
| ·基于BP神经网络选矿回收率确定 | 第120-121页 |
| ·基于BP神经网络的资源评价 | 第121-122页 |
| ·实验分析与分析实例 | 第122-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 第八章 结论与问题 | 第124-128页 |
| ·结论 | 第124-125页 |
| ·需进一步研究的问题 | 第125-128页 |
| 参考文献 | 第128-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第136页 |