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基于IAEPSO-IAWNN的高温低氧燃烧火焰稳定性识别

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在对高温低氧燃烧条件下的煤粉火焰图像分析的基础上,提出了利用改进的自适应逃逸微粒群算法训练的改进的自适应小波神经网络对燃烧火焰的稳定性进行实时识别的算法.计算结果与实验数据基本吻合,说明该方法是可行的,可以用它对高温低氧技术下的燃烧稳定性进行识别.

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来源
《太原科技大学学报》 |2008年第4期|267-270|共4页
作者
王云; 董增寿; 卓东风;
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作者单位

太原科技大学电子信息工程学院,太原,030024;

太原科技大学电子信息工程学院,太原,030024;

太原科技大学电子信息工程学院,太原,030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类锅炉及燃烧系统 ;
关键词
火焰图像 ; 高温低氧燃烧(HTAC); 自适应逃逸微粒群算法(AEPSO); 自适应小波神经网络(AWNN);

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