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杨平; 王新民; 路来君;
吉林大学 地球科学学院,吉林长春130026;
长春工业大学 应用数学研究所,吉林长春130021;
改进的数量化理论Ⅰ; 数据降维; 特征因子; RBF神经网络;
机译:基于反复性神经网络的水质预测及改进证据理论 - 以利塘江,中国的案例研究
机译:一种有效的自组织RBF神经网络,用于水质预测。
机译:基于改进的Bpneural网络地下水的基于改进的Bpneuration地下水环境保护的一种新型预测方法作为Anexample
机译:基于改进PSO算法和RBF神经网络的地下水位预测
机译:基于RBF神经网络的非线性随机系统的广义预测控制。
机译:基于RBF神经网络模型的改进GWO算法优化的HFSWR海杂波抑制方法
机译:基于RBF神经网络的地下水动力学模拟与预测
机译:地下水水质预测改善原位渗透处理障碍物和完全修复源区的下降梯度。 EsTCp成本和绩效报告;技术部门
机译:放电水质预测装置和流出水质预测方法
机译:水质预测装置和水质预测方法
机译:基于经常性RBF神经网络的污泥膨胀故障识别方法
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