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宋强; 王爱民;
安阳工学院机械工程系,河南,安阳,455000;
安阳师范学院计算机与工程学院,河南,安阳,455000;
烧结矿化学成分; 最小二乘支持向量机; 预测; 样本数据; 烧结过程;
机译:基于温度时间序列的LS-SVM软测量方法
机译:基于EMD-AR策略和多级分类的特征提取的联合应用基于LS-SVM在EMG运动分类中的基于LS-SVM
机译:基于支持向量机的烧结矿化学成分智能预测
机译:NIS软测量模型中MPO和LS-SVM算法的改进
机译:基于LS-SVM和小波变换的计算机辅助肺CT结节诊断系统。
机译:基于改进的最小二乘支持向量机和云模型的空气质量预警系统的研究与应用
机译:Ls-sVm软测量方法采用温度时间序列进行气体流量测量
机译:最终调试和证明斯肯索普集团aRL 72000 /霍尼韦尔316系统 - 铁矿石,烧结矿和烧结矿混合物的分析
机译:基于燃气热值和烟气成分的转炉煤气成分软测量方法
机译:具有可控化学成分的烧结矿低炉热风炉操作方法
机译:具有可控化学成分的烧结矿高炉操作方法
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