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Integrated prediction model of bauxite concentrate grade based on distributed machine vision
Minerals engineering, 2013-11, Vol.53, p.31-38
2013
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Short-long temporal graph convolution network for grade monitoring in a first zinc rougher
Minerals engineering, 2024-01, Vol.205, p.108457, Article 108457
2024
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Convolutional memory network-based flotation performance monitoring
Minerals engineering, 2020-06, Vol.151, p.106332, Article 106332
2020
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Long short-term memory-based grade monitoring in froth flotation using a froth video sequence
Minerals engineering, 2021-01, Vol.160, p.106677, Article 106677
2021
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Process working condition recognition based on the fusion of morphological and pixel set features of froth for froth flotation
Minerals engineering, 2018-11, Vol.128, p.17-26
2018
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Towards tailing grade prediction in zinc flotation via variablewise and temporalwise attention
Minerals engineering, 2023-02, Vol.192, p.108000, Article 108000
2023
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A layered working condition perception integrating handcrafted with deep features for froth flotation
Minerals engineering, 2021-08, Vol.170, p.107059, Article 107059
2021
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Complex networks-based texture extraction and classification method for mineral flotation froth images
Minerals engineering, 2015-11, Vol.83, p.105-116
2015
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Application of density-based clustering algorithm and capsule network to performance monitoring of antimony flotation process
Minerals engineering, 2022-06, Vol.184, p.107603, Article 107603
2022
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Grade prediction of zinc tailings using an encoder-decoder model in froth flotation
Minerals engineering, 2021-10, Vol.172, p.107173, Article 107173
2021
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ThemaComputer Science, Artificial Intelligence
Zeitschrift / SerieMinerals Engineering
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