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王志红; 秦可; 尹冬冬; 卢梦成;
武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室;
湖北武汉430070;
武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心;
车载排放测量系统(PEMS); 双隐含层; 遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络; LM算法; 排放预测;
机译:人工神经网络作为南加州重型柴油车排放的预测工具
机译:基于现场运行模式的带有Urea-SCR系统的重型柴油车的温度引入NOx排放模型
机译:重型重型柴油车的发动机和重量特性以及改进的道路移动源排放清单
机译:使用PEMS向换柴油车辆的重型柴油车辆的现实排放评估
机译:开发重型柴油车排放清单预测方法。
机译:京津冀地区重型柴油车污染排放的空间特征及因子分析
机译:基于GA-BP的基于神经网络的风力涡轮机静态测试的基于神经网络的应变预测
机译:重型柴油车排放的道路测量:车队周转和aRB的Drayage卡车调节的影响。
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的纯有机化合物的临界体积,该纯神经化合物可以输出基于整数的基于整数的值的基于分子的临界体积
机译:神经网络的计算机辅助学习涉及基于神经网络的可变状态更改神经网络的第一层神经元与第二层神经元之间的交叉链接,该状态是使用特征实例和类别确定的
机译:使用基于双阶段注意力的递归神经网络进行未来事件预测的视频系统
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