利用BP神经网络解决2022年五一杯B题中矿石加工质量控制问题。

简介：
目前对矿石加工的质量标准日益严格，因此在加工流程中必须对其进行全面的质量检测，以确保加工成果的精准度[1]。本文的核心在于运用非线性预测算法以及数据处理的相关理论，并以矿石加工质量控制这一课题为研究重点，综合应用线性插值、BP神经网络和数据离散化等多种技术手段，详细阐述了解决该问题的过程以及最终结果。针对第一个问题，首先依据实际情况采用删除法或线性插值法对数据进行预处理操作。随后，通过皮尔逊相关系数分析，计算指标A、B、C和D之间的关联性。根据计算所得的相关系数表，可以明确地看到各指标之间不存在显著的相关性。参照附件1中提供的原始数据以及经过处理后的结果，以系统调温区间的平均温度作为基础数据，将产品质量和原矿参数按照该基准进行划分，从而建立起产品质量、温度以及原矿参数之间的一一对应关系。接着，选择BP神经网络模型作为解决方案，利用系统温度和原矿参数作为输入变量，产品质量作为输出变量进行模型的训练，最终得到系统温度、原矿参数与产品质量之间建立的定量关系。最后，根据题目提供的2022-01-23两组系统温度数据，选择当天的原矿参数输入神经网络模型进行预测运算，从而获得相应的产品质量结果。针对第二个问题,同样采用BP神经网络模型的方法进行处理. 以原矿参数和产品质量作为输入数据, 系统温度作为输出数据, 训练神经网络模型, 从而获得系统温度与原矿参数、产品质量之间的关系。根据问题2的要求...