新一代人工智能在矿山充填中的应用综述与展望 论文

随着我国浅部矿产资源日趋枯竭，深部资源开采成为矿业发展的必然，而充填采矿法是深部资源开采的主要采矿法之一。目前，充填采矿法的推广受限于充填成本高，如何提高充填设计效率，进而降低充填成本，是矿山充填推广的关键。随着人工智能(AI)技术的发展，以神经网络、决策树等为代表的智能算法正逐渐替代或辅助人类从事各种场景中的简单或复杂工作，推动传统工业领域的跨越式发展。矿业作为传统行业的支柱产业之一，也立足自身发展需要，结合新一代人工智能方法，展开了面向智能化革新的进程。想要了解更多关于这些智能算法的具体内容，可以参考以下资源，如人工智能算法和人工智能算法论文，它们提供了详尽的算法分析和实际应用案例。

笔者从矿山充填中的人工智能方法出发，简要介绍了人工智能的基本概念及常用的人工智能方法(包括人工神经网络、决策树、随机森林与梯度提升树、支持向量机及非监督式学习方法等)。关于这些算法的更多详细资料，你可以参考人工智能算法PPT以及深度学习人工智能算法。这些资源能够帮助你深入理解这些方法在不同领域中的实际应用。

讨论了人工智能方法在矿山充填中的应用难点，系统分析了新一代人工智能在全尾砂絮凝沉降、充填配比、充填料浆流变及管道输送、充填集成设计及多目标优化等方面的最新研究进展。同时，展望了新一代人工智能在矿山充填中的发展方向(包括性能提升、小数据集问题及应用思路扩展)，并提出了智能充填系统的构想。如果你对如何实际实现这些智能充填系统感兴趣，可以查看人工智能算法开发手册以及各类人工智能算法matlab程序，它们提供了丰富的开发和应用实例。