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針對(duì)稀土萃取液中有顏色特征和無顏色特征的離子在共存工況下組分含量難以快速檢測(cè)的問題，提出種基于遺傳算法（GA）-極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）的多組分含量預(yù)測(cè)方法。確定稀土萃取槽體混合溶液圖像特性和描述圖像信息的H、S顏色特征分量，利用ELM速度快、泛化能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，建立基于顏色特征的多組分含量模型，鑒于傳統(tǒng)ELM模型初始權(quán)值和閾值的隨機(jī)性易影響模型性能，使用GA對(duì)初始值進(jìn)行優(yōu)化確定?；凇?epr/Nd萃取溶液樣本數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與ELM、BP、 LSSVM以及GA-BP、PSO等算法相比，該方法具有較高的預(yù)測(cè)精度且穩(wěn)定性較好，可為稀土萃取現(xiàn)場(chǎng)快速獲取多組分含量值提供技術(shù)支撐。
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