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赵军; 李宏扬; 李欣; 刘小杰; 李红玮; 吕庆;
东北大学冶金学院;
辽宁沈阳110819;
河钢集团有限公司唐山分公司;
河北唐山063020;
华北理工大学冶金与能源学院;
河北唐山063210;
高炉; 煤气利用率; 智能模型; 自适应增强学习; 随机森林; 神经网络;
机译:高炉煤气利用率的多时间尺度融合预测模型
机译:改进的ELM算法在高炉煤气利用率预测中的应用
机译:通过基于回波状态神经网络的模型预测高炉煤气的生产和需求:为废气优化管理铺平道路
机译:基于多时间尺度的高炉煤气利用率区间预测模型
机译:基于物理的车辆排放预测人工智能模型
机译:新型高炉在线顺序极限学习机用于燃气利用率预测
机译:一种用于高炉煤气利用率预测的新型在线序贯极限学习机
机译:高炉在线模拟模型。第4部分。模型在预测中的应用。
机译:高炉水平放样预测模型的学习方法,高炉水平放样预测模型,高炉水平放样的预测方法,高炉操作指导方法,高炉出粉率控制方法方法,高炉操作方法和高炉水平放料速度预测模型的学习装置
机译:高炉负荷速度预测模型的学习方法,预测高炉载荷率的方法,高炉运转指导方法,控制高炉载荷率,生产铁水生产方法,运行爆炸方法。 用于预测高炉负荷降速的炉子和学习装置
机译:能够产生基于人工智能的基于人工智能的预测模型,以预测两种药物与操作方法的混合效果
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