摘　　　要：礦物浮選過程中，礦漿ｐＨ值作為影響浮選效果的一個重要因素，是實現浮選過程監視及優化控制的一個重要參量。目前的ｐＨ值測定儀存在交叉污染、測量滯后等問題，難以獲得實時準確的ｐＨ值。為使浮選運行在較優狀態，在泡沫圖像特征提取的基礎上，提出一種基于自適應遺傳混合神經網絡的預測模型，該模型首先利用主元分析（ＰＣＡ）方法對提取的多個圖像特征進行降維，然后采用自適應遺傳混合神經網絡（ＡＧＡ�玻龋危危┙�立ｐＨ值預測模型。較后將該模型應用于浮選現場，預測結果能夠...