随着我国经济的快速发展，矿产资源的需求量日益增加，选矿工业作为矿产资源开发利用的重要环节，其优化控制技术的研究和应用也日益受到重视。选矿优化控制中的数据挖掘与智能决策支持系统是选矿工业发展的关键，本文将从数据挖掘、智能决策支持系统以及两者在选矿优化控制中的应用等方面进行探讨。
一、数据挖掘在选矿优化控制中的应用
1. 数据挖掘概述
数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的方法，主要包括关联规则挖掘、分类挖掘、聚类挖掘、异常检测等。在选矿优化控制中，数据挖掘可以帮助我们挖掘出矿样数据中的潜在规律，为选矿工艺优化提供依据。
2. 数据挖掘在选矿优化控制中的应用实例
（1）关联规则挖掘：通过对矿样数据进行关联规则挖掘，可以发现不同矿样之间的关联关系，为选矿工艺优化提供参考。例如，某选矿厂通过对矿样数据进行关联规则挖掘，发现矿石中Fe、Mn、Si等元素的含量与选矿回收率之间存在一定的关联性，从而为选矿工艺优化提供了有益的指导。
（2）分类挖掘：通过对矿样数据进行分类挖掘，可以识别出不同类型的矿石，为选矿工艺优化提供依据。例如，某选矿厂通过对矿样数据进行分类挖掘，将矿石分为A、B、C三类，针对不同类型的矿石制定相应的选矿工艺，提高了选矿回收率。
（3）聚类挖掘：通过对矿样数据进行聚类挖掘，可以将矿石分为若干个相似性较高的组，为选矿工艺优化提供依据。例如，某选矿厂通过对矿样数据进行聚类挖掘，将矿石分为三个组，针对不同组别的矿石制定相应的选矿工艺，提高了选矿回收率。
二、智能决策支持系统在选矿优化控制中的应用
1. 智能决策支持系统概述
智能决策支持系统是一种将人工智能技术应用于决策支持系统的方法，主要包括专家系统、模糊推理、神经网络、遗传算法等。在选矿优化控制中，智能决策支持系统可以帮助我们根据矿样数据和历史经验，为选矿工艺优化提供智能化的决策支持。
2. 智能决策支持系统在选矿优化控制中的应用实例
（1）专家系统：通过构建选矿工艺优化专家系统，将专家经验转化为计算机程序，为选矿工艺优化提供决策支持。例如，某选矿厂通过构建选矿工艺优化专家系统，根据矿样数据和专家经验，为选矿工艺优化提供实时决策支持。
（2）模糊推理：利用模糊推理技术，将选矿工艺优化中的模糊信息转化为计算机可以处理的数值信息，为选矿工艺优化提供决策支持。例如，某选矿厂利用模糊推理技术，根据矿样数据和模糊信息，为选矿工艺优化提供决策支持。
（3）神经网络：通过神经网络技术，建立矿样数据与选矿工艺优化之间的非线性映射关系，为选矿工艺优化提供决策支持。例如，某选矿厂利用神经网络技术，建立矿样数据与选矿工艺优化之间的映射关系，为选矿工艺优化提供决策支持。
三、数据挖掘与智能决策支持系统在选矿优化控制中的融合
数据挖掘与智能决策支持系统的融合，可以实现选矿工艺优化的智能化和自动化。具体表现在以下几个方面：
1. 数据挖掘为智能决策支持系统提供数据支持，提高决策的准确性。
2. 智能决策支持系统根据数据挖掘的结果，为选矿工艺优化提供决策支持。
3. 数据挖掘与智能决策支持系统的融合，可以实现选矿工艺优化的实时性和动态性。
总之，数据挖掘与智能决策支持系统在选矿优化控制中的应用，有助于提高选矿工艺的回收率和降低生产成本，对选矿工业的发展具有重要意义。随着我国选矿工业的不断发展，数据挖掘与智能决策支持系统在选矿优化控制中的应用将越来越广泛。