用網(wǎng)絡性能比較穩(wěn)定的traingdm算法來建立網(wǎng)絡模型對所確定的traingdm算法的網(wǎng)絡模型，進行定量研究表明隱含層神經(jīng)元個數(shù)取13時網(wǎng)絡性能****，確定神經(jīng)網(wǎng)絡結構模型為7-13-3型的網(wǎng)絡模型并應用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱實現(xiàn)該模型利用C++Builder程序設計語言優(yōu)越的全功能平臺和Matlab引擎技術實現(xiàn)對Matlab的調(diào)用建立模型界面采集了196組樣本數(shù)據(jù)，防水膠為了驗證系統(tǒng)的準確性，取其中7組數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)通過對該7組驗證數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)比較，預測平均準確率均達到80％以上，預測效果良好，表明該預測系統(tǒng)有一定使用價值，對工業(yè)生產(chǎn)有指導作用。
鑒于此，論文采用神經(jīng)網(wǎng)絡這一新技術建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的銅爐渣磨礦工藝參數(shù)對銅精礦指標影響的預測系統(tǒng)，結合江西銅業(yè)貴溪冶煉廠實際生產(chǎn)工藝流程，采用其選礦車間日生產(chǎn)快報數(shù)據(jù)，將該浮選工藝流程中的半自磨礦漿濃度、水槽漆半自磨細度、球磨濃度、球磨細度、浮選進料濃度、浮選進料細度及原礦品位等7個參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)，原瓶進口紅酒對銅精礦的精礦品位、尾礦品位、回收率等3項指標進行預測來建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型首先進行定性分析，以確定所使用的網(wǎng)絡計算函數(shù)通過同一網(wǎng)絡模型不同算法條件下建立的網(wǎng)絡模型定性分析綜合比較http://www.p9k.comhttp://www.senwang186.com。