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第一章 绪论
第二章 人工神经网络的基础知识及其改进
第三章 锅炉受热面结渣监测方法的实现
第四章 珠海电厂印尼煤掺烧锅炉受热面结渣预测
第五章 珠海电厂多种煤掺烧锅炉受热面结渣预测
第六章 基于在线监测结果优化吹灰
结论与展望
参考文献
在学期间发表与学位论文内容相关的学术论文
致谢
陈晓梅;
华南理工大学;
人工神经网络; 锅炉结渣; 神经网络模型; 锅炉受热面; 过热器和再热器; 三级过热器; 积灰结渣; 神经网络方法; 二级过热器; 训练速度; 灰污系数; 掺烧; 预测; 在线监测; 印尼煤; 珠海; 算法; 热平衡法; 煤质特性; 炉膛;
机译:基于电生理指标的在线监测的基于在线监测的基于电生理指标的在线监测快速预测
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机译:缩回:基于人工神经网络的在线监测气味感应系统科学出版物
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机译:紫外荧光光散射与人工神经网络在线监测废水中的油脂
机译:至少一个罐场的基于状态的在线监测(cbm)的方法和罐场的基于状态的在线监测(cbm)的系统
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的纯有机化合物的临界体积,该纯神经化合物可以输出基于整数的基于整数的值的基于分子的临界体积
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的有机化合物的临界压力,所述人工神经网络输出的是基于多个因数分布的因数离散度的值
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