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使用改进的RBF(径向基函数)神经网络(即小波神经网络)来建模,并采用改进算法确定其隐含层节点的各个参数,然后以一个充填搅拌生产过程中的料浆浓度为研究对象,建立其软测量模型,并通过仿真实验验证了该方案的可行性。该方案充分利用了软测量的优点及神经网络的强分类能力,为沙浆浓度的测量提出了优良的方法,从而可以保证整个充填系统的可靠运行。该测量模型应用范围很广,可以对工业生产中的一些重要的工艺参数如矿浆、煤浆、混沙浆、纸浆等进行精确测量。 相似文献
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