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喷溅发生前的音频、振动和图像的主要特征作为输入特征,选择大型喷溅(爆发性喷溅)、中型喷溅(泡沫性喷溅)、小型喷溅(金属喷溅)的设定值作为输出,建立RBF的喷溅预测结构,利用AOD炉喷溅前的数据对模型的准确性进行验证。
氩氧精炼烙铁过程喷溅RBF神经网络预报
【摘 要】
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喷溅发生前的音频、振动和图像的主要特征作为输入特征,选择大型喷溅(爆发性喷溅)、中型喷溅(泡沫性喷溅)、小型喷溅(金属喷溅)的设定值作为输出,建立RBF的喷溅预测结构,利用
【机 构】
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长春工业大学电气与电子工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2019年5期
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(201802010196X)
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