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几项研究探索了使用各种机器学习算法来预测铁矿石中杂质的使用。 Harsha和Prasad（2021）研究了使用深度学习技术来预测铁矿石泡沫中二氧化硅浓度的百分比，表现出显着的预测能力[1]。Zhang等。 （2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。 Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。Zhang等。（2024）提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷，将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。Pural（2023）着重于开发数据驱动的软传感器，以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。
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