Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models

Idioma: inglés

Editorial: Springer, 2022

9811981051 / 9789811981050

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book examines the abilities of new machine learning models for predicting ore grade in mining engineering. A variety of case studies are examined in this book. A motivation for preparing this book was the absence of robust models for estimating ore grade. Models of current books can also be used for the different sciences because they have high capabilities for estimating different variables. Mining engineers can use the book to determine the ore grade accurately. This book helps identify mineral-rich regions for exploration and exploitation. Exploration costs can be decreased by using the models in the current book. In this book, the author discusses the new concepts in mining engineering, such as uncertainty in ore grade modeling. Ensemble models are presented in this book to estimate ore grade. In the book, readers learn how to construct advanced machine learning models for estimating ore grade. The authors of this book present advanced and hybrid models used to estimate oregrade instead of the classic methods such as kriging. The current book can be used as a comprehensive handbook for estimating ore grades. Industrial managers and modelers can use the models of the current books. Each level of ore grade modeling is explained in the book. In this book, advanced optimizers are presented to train machine learning models. Therefore, the book can also be used by modelers in other fields. The main motivation of this book is to address previous shortcomings in the modeling process of ore grades. The scope of this book includes mining engineering, soft computing models, and artificial intelligence.…

N° de ref. del artículo 9789811981050

Título
Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models
Autor
Mohammad Ehteram
Editorial
Springer
Año de publicación
2022
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
9811981051
ISBN 13
9789811981050
Peso del artículo
296 gramos
Dimensiones
241x160x13 mm

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