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孟令启; 雷明杰; 王建勋; 吴浩亮;
郑州大学机械工程学院;
河南郑州450001;
中厚板轧制; 轧制温度; GRNN神经网络;
机译:报告大纲网络研究的研究结果来自冶金设备和控制技术的关键实验室(基于BP-RBF-RBF-GRNN神经网络模型和比例危害模型的预测和预测维护优化)
机译:使用广义回归神经网络(GRNN)预测CH_4对不同活性碳的吸附的比较评估,以及基于自适应网络的模糊推理系统(ANFIS)
机译:使用广义回归神经网络(GRNN)和基于自适应网络的模糊推理系统(ANFIS)预测不同活性炭上CH_4吸附的比较评估
机译:基于深度信仰网络的结束轧制温度预测研究
机译:基于人工神经网络的片上网络多核平台的温度预测框架。
机译:自回归综合移动平均线(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)组合模型在横县肝炎发病率预测中的应用
机译:基于GRNN神经网络和sVR机器的电力需求预测混合预测方法
机译:基于主观预测的跑道表面温度预测模型及验证
机译:温度预测方法和轧制方法以及轧制材料中的温度预测系统和轧制系统
机译:轧制温度的预测方法和轧制方法,以及轧制温度的预测系统
机译:在作为轧制材料的温度预测方式的轧制材料的温度预测方式中,控制方式
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