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邓旭阳; 陈志光; 林燕贞; 龚庆武;
广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东广州510600;
武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;
继电保护设备; 故障率预测; LS-SVR; 标准粒子群算法; 高斯扰动标准粒子群算法; 学习因子;
机译:基于LS-SVR与多核的跑道入侵事件预测模型
机译:电信网络中半导体设备可靠性的历史概述-现场数据,设备故障率的预测模型以及NTT的磨损故障分析
机译:基于遗传算法的过电流继电保护优化,以保护双馈风电场
机译:估计分布算法优化的基于LS-SVR的铁水硅含量预测模型
机译:基于新颖的基于软计算的电力系统继电保护方案。
机译:ACO-NM优化的极端学习机的基于组件基于软件系统的新型质量预测模型
机译:基于二元划分的混合预测模型及对消费者粒子群优化的基于Bifariate划分的反向化人工神经网络,对现代电价进行了优化
机译:减少LNG操作员错误和设备故障率。专题报告1990年4月20日
机译:可靠性采样规划成本效益优化设计方法基于武器系统的电子设备故障率预测结果
机译:用于校准和/或优化预测模型,用于记录和生成预测的方法,用于校准和/或优化预测模型以及用于生成预测的系统,计算机程序产品和移动计算机系统
机译:基于历史背景信息,用于优化移动网络通信预测模型的方法,系统和计算机程序产品
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