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段自力;
山东科技大学;
山东 青岛 266590;
RBF神经网络; 矿井瓦斯预测; 训练误差; 隐含层单元数;
机译:将基于Fock空间的工具应用于RBF神经网络建模:量子RBF神经网络方法
机译:基于实际矿井数据的矿井通风系统优化研究-矿井通风系统最优控制研究(第四次报告)
机译:三菱瓦斯预测修正
机译:基于加权LS-SVM的矿井工作面瓦斯预测
机译:基于RBF神经网络的非线性随机系统的广义预测控制。
机译:SIMPL:一种简化的基于模型的程序用于分析和可视化废弃矿井中的地下水以防止酸性矿井的排水污染水和土壤
机译:基于RBF神经网络的改进ABC算法优化的基于资源基城市的生态压力预测
机译:基于网络的矿井埋葬计划数据库和玛莎葡萄园的WHOI沿海天文台矿井埋地/沿海过程实验现场的现场调查。
机译:基于计算机的用于处理地下矿井中的多次潜水的方法,存在的介质,基于计算机的用于基于矿井中的矿物处理井底数据的方法的方法一个基于计算机的地下信息系统。根据地下矿井中的矿物来处理数据,并基于计算机对地下矿井中的数据进行处理的方法,仓储腿目前的计算机系统是基于计算机的,用于处理基于地下的一种形式的多次潜水。计算机根据地下矿井中的矿物质来处理数据u00e7o地下,以及基于计算机的数据处理方法
机译:基于经常性RBF神经网络的污泥膨胀故障识别方法
机译:基于循环自组织RBF神经网络的污水总氮处理方法
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