机译:基于混合特征选择方法的表面粗糙度和长短期内存网络在研磨中预测
Univ Shanghai Sci &
Technol Sch Mech Engn Shanghai 200093 Peoples R China;
Donghua Univ Coll Mech Engn Shanghai 201620 Peoples R China;
Univ Shanghai Sci &
Technol Sch Mech Engn Shanghai 200093 Peoples R China;
Donghua Univ Coll Mech Engn Shanghai 201620 Peoples R China;
Grinding; Surface roughness; Feature selection; mRMR; AHP; LSTM;
机译:基于两阶段特征选择和长短期存储网络的磨轮磨损智能监控系统
机译:基于遗传算法特征选择和长短期记忆神经网络的库存预测
机译:混合神经网络和特征选择的基于小波集成的短期负荷预测方法
机译:基于贝叶斯网络的CNC表面磨床工具表面粗糙度智能预测
机译:一种神经模糊方法,用于预测和控制磨削过程中的表面粗糙度。
机译:混合残差网络和长时记忆法在消化性溃疡出血死亡率预测中的应用
机译:基于随机林特征选择和混合神经网络的多模型融合短期负荷预测
机译:基于离散元法的经验证的传热和压降预测方法:阶段2,二维肋粗糙度