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王振阳; 江德文; 王新东; 张建良; 刘征建; 赵宝军;
北京科技大学冶金与生态工程学院;
北京100083;
河钢集团有限公司钢铁技术研究总院;
石家庄050023;
昆士兰大学化学工程学院;
圣卢西亚QLD 4072;
大数据; 机器学习; 支持向量回归; 极限学习机; 铁水温度;
机译:基于改进的多层极限学习机的高炉铁水温度预测模型
机译:基于极限学习机的高炉铁水硅含量预测
机译:灰色关系分析及极限学习机方法在高炉中预测铁水硅含量的应用
机译:基于多层在线序贯极限学习机的高炉铁水硅含量预测
机译:基于混合极限学习机和模糊系统的电力批发市场价格区间预测。
机译:新型高炉在线顺序极限学习机用于燃气利用率预测
机译:基于神经网络的高炉铁水温度预测
机译:基于支持向量回归的核电厂组分降解预测监测。
机译:铁水温度预测方法铁水温度预测模型识别方法及其程序与高炉的高炉及其配套
机译:熔融金属温度的预测方法,铁水温度预测装置,高炉运转方法,运转引导装置,铁水温度控制方法以及铁水温度控制装置
机译:基于地形海拔回归模型的极限学习机地形参考导航的设计方法及具有该方法的计算机可读存储介质
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