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一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了影响神经网络模型泛化能力的因素。以电解铝过程中氧化铝浓度的神经网络软测量为例 ,提出了利用先验知识确定网络结构 ,采用特定实验保证样本数量和质量 ,离线训练加在线学习修正模型等措施 ,改善神经网络模型的泛化能力。现场应用表明这些措施是有效的。这样建立的神经网络模型准确 ,泛化能力强 ,为实现过程的先进控制提供了可靠保障 相似文献
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液体推进剂防火防爆问题综述 总被引:4,自引:0,他引:4
提起液体推进剂的着火爆炸,人们难免心有余悸。无论是导弹还是运载火箭的着火爆炸造成的巨大损失总令人们久久难忘。美国大力神2导弹(使用四氧化二氮和偏二甲肼、无水肼共144吨)1980年9月19日、1965年8月先后发生的两次爆炸不仅使弹井皆毁,还造成两个阵地54人死亡、21人受... 相似文献
4.
利用气体渗碳物质传递数学模型来仿真计算碳浓度分布,并根据计算结果在计算机上拟合出碳浓度与时间、温度、气氛碳势之间的关系式,此关系式对气体渗碳的动态控制具有指导意义。 相似文献
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