机译:人工神经网络和响应面方法能否可靠地预测UASB生物反应器中的氢气产生和COD去除?
Univ KwaZulu Natal, Sch Life Sci, Discipline Microbiol, Private Bag X01, ZA-3209 Pietermaritzburg, South Africa;
Univ KwaZulu Natal, Sch Life Sci, Discipline Microbiol, Private Bag X01, ZA-3209 Pietermaritzburg, South Africa;
Univ KwaZulu Natal, Sch Life Sci, Discipline Microbiol, Private Bag X01, ZA-3209 Pietermaritzburg, South Africa;
Upflow anaerobic sludge blanket bioreactor; Response surface methodology; Artificial neural network; Hydrogen yield; COD removal;
机译:基于人工神经网络和基于响应面方法的Inconel 718电火花金刚石磨削过程中材料去除率和表面粗糙度的预测模型
机译:人工神经网络和响应面方法在利用氢气燃料预测和优化双燃料CI发动机特性的应用
机译:使用混合人工神经网络(ANN)和响应面方法(RSM)方法优化生物氢生产的暗发酵
机译:ANN(人工神经网络)VERSUSRSM(响应面方法)对常规和微波扫蒸咖啡渣酚类化合物回收的比较研究
机译:使用GSR和人工神经网络预测人类对记忆检索,警惕性和任务新颖性的反应
机译:使用人工神经网络和响应面方法对分离的枯草芽孢杆菌菌株VUVD001增强乳糖酶生产的发酵变量进行建模和优化
机译:固相茶废水提取模拟psO人工神经网络和响应面法去除水样中的锰和钴