论文摘要
喷溅发生前的音频、振动和图像的主要特征作为输入特征,选择大型喷溅(爆发性喷溅)、中型喷溅(泡沫性喷溅)、小型喷溅(金属喷溅)的设定值作为输出,建立RBF的喷溅预测结构,利用AOD炉喷溅前的数据对模型的准确性进行验证。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 毛家怡,尤文
关键词: 神经网络,喷溅,预测方法
来源: 长春工业大学学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 冶金工业,自动化技术
单位: 长春工业大学电气与电子工程学院
基金: 吉林省科技发展计划项目(201802010196X)
分类号: TF64;TP183
DOI: 10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2019.5.13
页码: 495-498
总页数: 4
文件大小: 124K
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