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針對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的問題，提出種基于遺傳算法（GA）-極限學習機（ELM）的多組分含量預測方法。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、泛化能力強的優(yōu)點，建立基于顏色特征的多組分含量模型，鑒于傳統(tǒng)ELM模型初始權值和閾值的隨機性易影響模型性能，使用GA對初始值進行優(yōu)化確定?；凇?epr/Nd萃取溶液樣本數(shù)據(jù)的實驗結果表明，與ELM、BP、 LSSVM以及GA-BP、PSO等算法相比，該方法具有較高的預測精度且穩(wěn)定性較好，可為稀土萃取現(xiàn)場快速獲取多組分含量值提供技術支撐。
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