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神经网络

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水净化过程的预测模型集成在一个变压器吸收热量,使用一个人造的神经 网络提出,为了获得在线预测的性能系数(COP)。该模型考虑了输入一个
海水淡化219 (2008)

大量的实验数据收集,然后用于创建这些模型。两个算法应用在学习过程:神经 网络(NN)和梯度下降算法,混合动力系统组成的神经网络训练遗传算法(GA)。每个算法允许
海水淡化214 (2007)

测量和估计数据通过使用不同模型之间的关系。海水淡化209(2007)64 - 72规模的独立光伏系统使用欧洲杯四强彩票奖金神经 网络自适应模型阿德尔Mellita *,穆罕默德Benghanemb美狄亚的大学中心,科学工程研究所部门的电子产品
海水淡化209 (2007)

一个理论的比较神经 网络(NnM)和热力学(ThM)模型进行在线估计的性能系数(COP)吸收头脑
海水淡化243 (2009)

速度远远超过一个三层感知器与反向传播训练,但是需要额外的计算负担。关键词:反渗透;神经 网络;预测;径向基函数网络1。介绍找到一个近似模型是一个问题,工程师们面临着当
海水淡化135 (2001)
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