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机译:利用人工神经网络模型准确预测酸性燃烧气体的露点
School of Chemical, Petroleum and Cas Engineering, Semnan University, PO Box 35195-363, Semnan, Iran;
School of Chemical, Petroleum and Cas Engineering, Semnan University, PO Box 35195-363, Semnan, Iran;
prediction; acid gas; corrosion; dew point; neural network; energy recovery;
机译:准确预测石油行业酸性燃烧气体露点的一般相关性
机译:多层前馈神经网络模型,用于准确预测过程工业中的烟道气硫酸露点
机译:在人工神经网络模型中集成萤火虫算法以进行准确的软件成本预测
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