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马良玉; 王智燕; 高志元; 马永光;
华北电力大学控制与计算机工程学院,保定071003;
超临界锅炉机组; 协调控制; 人工神经网络; 逆系统模型; 智能控制;
机译:基于扩展结构神经网络逆模型的600 MW超临界锅炉机组智能协调控制器设计
机译:确定超临界压力机组的给水泵在蒸汽压力下运行时的涡轮和电驱动效率
机译:基于改进FCM的过热器超超临界机组T-S神经网络模型辨识
机译:基于Elman神经网络逆模型的超临界锅炉机组过热汽温控制仿真研究。
机译:基于神经网络的短期负荷预测,用于机组承诺计划。
机译:使用半经验模型和反向传播人工神经网络对水飞蓟素在有或没有助溶剂下在超临界二氧化碳中的溶解度进行测量和相关性研究
机译:600MW超临界发电单元负荷和主蒸汽压力特性的基于ANN的模型
机译:用于IC制造阶段逆参数建模的半导体制造和神经网络中增产的神经网络模型
机译:超临界蒸汽压缩系统和超临界蒸汽压缩系统,进线热交换器无压力调节压力的超临界蒸汽压缩系统
机译:使用关于联邦资助的研究的模型预测性控制声明来维持超负荷的生理区域本发明是在政府的支持下完成的,该研究是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)授予的拨款号ROI-DK0856628-01进行的。美国政府享有本发明的某些权利。 (相关申请的交叉引用)S.C.§119要求2010年10月12日提交的临时申请61 / 392,399的优先权,其公开内容通过引用合并于此。
机译:方法短路电动机负荷计算基于通用神经网络的负荷模型。
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