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通过分析粉碎性能指标、截线间距、转速、摆动速度和每线齿数对截割粉尘浓度的影响,采用一种结构简单,收敛速度快,能够逼近任意非线性函数的广义RBF神经网络与熵权法确定各影响指标的权重,建立熵权法RBF神经网络截割粉尘浓度预测模型.仿真结果表明:熵权法RBF神经网络可以准确预测掘进工作面粉尘浓度.
熵权法径向基神经网络的截割粉尘浓度模型与预测
【摘 要】
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通过分析粉碎性能指标、截线间距、转速、摆动速度和每线齿数对截割粉尘浓度的影响,采用一种结构简单,收敛速度快,能够逼近任意非线性函数的广义RBF神经网络与熵权法确定各影
【机 构】
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黑龙江科技大学 学术理论研究部,哈尔滨,150022黑龙江科技大学 电气与控制工程学院,哈尔滨,150022;黑龙江科技大学 机械工程学院,哈尔滨,150022;
【出 处】
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煤炭技术
【发表日期】
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2018年6期
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