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张光军; 孙立志;
国电电力河北新能源开发有限公司;
风力发电; 机器学习; 模糊神经网络; 多级模糊评判; 状态诊断;
机译:带有随机网络攻击的T-S模糊神经网络的事件触发状态估计
机译:随机网络攻击的T-S模糊神经网络的事件触发状态估计
机译:基于NWP和模糊神经网络的风电场风电短期预测研究
机译:使用T-S模糊神经网络进行锂铁磷酸盐电池的充电状态(SOC)估计
机译:T-铁,HOR-钴和HOR-镍体系的过渡金属富集相的热力学研究和T-铜体系富铜相的热力学研究。
机译:第三本书:医疗领域的科学研究应用:使用计算机的实验室数据解释性分析:正在进行中的工作以及对当前状态的回顾和评估
机译:这项研究的背景是,在印度尼西亚航空高中Curug Tangerang的文凭III飞机工程学习计划(TPU学习计划)的学习飞机系统故障排除的学生中,无故障性能的表现很差。由于旨在提供学习经验的学习旨在采取正确的步骤对飞机系统进行故障排除而没有模块指导的故障,因此该学习受模拟器准备情况,学生准备情况和模块有效性的因素影响。初步研究表明,成绩不佳的原因是该模块无法指导学生正确无误地进行故障排除。这项研究的目的是确定学习疑难解答的当前状态,设计可以提高无故障性能的学习模块,制定学习步骤,进行无故障性能评估,并分析使用学习模块的影响。使用研究与开发方法论,通过初步研究,模块的计划和准备以及模块的开发和测试三个主要研究阶段,对11个批次III文凭III的56名学生进行了研究,直到发现有效地改善无故障性能的模块。更广泛的试验结果。通过与讲师的访谈,课程文件和模块的学习文件,对学生的问卷调查,学习结果测试和实际观察来进行数据收集。研究结果是一个有效的学习模块,可提高无限制性能,这是通过在有限且较宽的测试中通过统计计算t-计数t-t表显示的结果以及在每个试验阶段的平均值均得到提高而得出的。这一增加表明,新模块内容的开发将通过增加故障排除中子能力的实现,即识别损坏,确定损坏程度,消除损坏以及修理或更换零件,从而对提高无故障性能的实现产生重大而有效的影响。
机译:现代表面分析工具在表面劣化过程研究中的应用
机译:质量劣化部位分析系统,质量劣化部位分析装置,质量劣化部位分析方法以及质量劣化部位分析程序
机译:用于注射成型机的树脂状态监控器,具有树脂劣化状态计算部分,用于计算树脂的劣化状态并在劣化状态超过阈值时发出警告信号
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