A novel nature-inspired optimization based neural network simulator to predict coal grindability index

Yazdani S.; Hadavandi Esmaeil; Hower James; Chelgani Saeed Chehreh

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A novel nature-inspired optimization based neural network simulator to predict coal grindability index

机译：基于自然启发式优化的新型神经网络仿真器可预测煤的可磨性指数

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Purpose - Hardgrove grindability index (HGI) is an important physical parameter used to demonstrate the relative hardness of coal particles. Modeling of HGI based on coal conventional properties is a quite complicated procedure. The paper aims to develop a new accurate model for prediction of HGI that is called optimized evolutionary neural network (OPENN).

机译：目的-Hardgrove可磨性指数（HGI）是用于证明煤颗粒相对硬度的重要物理参数。基于煤炭常规特性的HGI建模是一个非常复杂的过程。本文旨在开发一种用于预测HGI的新精确模型，称为优化进化神经网络（OPENN）。

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来源
《Engineering Computations》 |2018年第2期|1003-1048|共46页
作者
Yazdani S.; Hadavandi Esmaeil; Hower James; Chelgani Saeed Chehreh;
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作者单位

Islamic Azad Univ, North Tehran Branch, Dept Comp Engn, Tehran, Iran;

Birjand Univ Technol, Dept Ind Engn, Birjand, Iran;

Univ Kentucky, Ctr Appl Energy Res, 3572 Iron Works Pike, Lexington, KY 40511 USA;

Univ Michigan, Dept Elect Engn & Comp Sci, Ann Arbor, MI 48109 USA;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Coal; Differential evolution; Neural networks; Biography-based optimization; Hardgrove grindability index;

机译：煤炭差异演化神经网络基于传记的优化Hardgrove可磨性指数;

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