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黄陈林; 汤亚玲; 张学锋; 储岳中;
安徽工业大学计算机科学与技术学院 安徽马鞍山243002;
粒子群优化; 极限学习机; 铁水硅含量; 神经网络; 主成分分析;
机译:最小二乘支持向量机在高炉铁水硅含量预测中的应用。
机译:灰色关系分析及极限学习机方法在高炉中预测铁水硅含量的应用
机译:Hadoop云平台下高炉冶炼过程中大数据驱动的铁水中硅含量的动态预测研究
机译:基于ARX和PCR的铁水硅含量预测模型及其在高炉PCI_Rate控制中的应用。
机译:硅粉和高炉渣三元掺混料的混凝土性能和耐久性。
机译:腹侧纹状体中的铁水平和髓磷脂含量可预测大脑老化的记忆表现
机译:最小二乘的应用支持向量机预测高炉热金属中的硅含量
机译:高炉在线模拟模型。第4部分。模型在预测中的应用。
机译:高炉负荷速度预测模型的学习方法,预测高炉载荷率的方法,高炉运转指导方法,控制高炉载荷率,生产铁水生产方法,运行爆炸方法。 用于预测高炉负荷降速的炉子和学习装置
机译:铁水温度预测方法铁水温度预测模型识别方法及其程序与高炉的高炉及其配套
机译:熔融金属温度的预测方法,铁水温度预测装置,高炉运转方法,运转引导装置,铁水温度控制方法以及铁水温度控制装置
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