本文主要研究内容
作者陈卫波,曾宁,张大长,王升歌,黄依婷（2019）在《基于人工神经网络的电极锅炉电导率预测及控制方法》一文中研究指出：针对电极锅炉控制系统中电导率的检测与控制的滞后问题,提出对基于人工神经网络和MATLAB对电导率进行实时建模预测的方法,提高了补水控制的准确性与及时性。同时介绍了两种模型预测的验证方法,可结合验证该人工神经网络模型的准确性、有效性。
Abstract
zhen dui dian ji guo lu kong zhi ji tong zhong dian dao lv de jian ce yu kong zhi de zhi hou wen ti ,di chu dui ji yu ren gong shen jing wang lao he MATLABdui dian dao lv jin hang shi shi jian mo yu ce de fang fa ,di gao le bu shui kong zhi de zhun que xing yu ji shi xing 。tong shi jie shao le liang chong mo xing yu ce de yan zheng fang fa ,ke jie ge yan zheng gai ren gong shen jing wang lao mo xing de zhun que xing 、you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子技术与软件工程的陈卫波,曾宁,张大长,王升歌,黄依婷，发表于刊物电子技术与软件工程2019年01期论文，是一篇关于电极锅炉论文,人工神经网络论文,控制系统论文,电导率论文,电子技术与软件工程2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电子技术与软件工程2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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