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Predictive Method for Spontaneous Combustion of Coal Stockpile using in Deep Neural Network

机译:深度神经网络的煤堆自燃预测方法

摘要

The present invention relates to a low-carbon spontaneous ignition prediction method using a deep neural network, the method comprising: inputting temperature and environmental information related to low-carbon spontaneous ignition to an input layer node of a deep neural network; And estimating low-carbon spontaneous ignition using the Sigmoid activation function at the hidden layers 1 and 2 nodes of the deep neural network and outputting the output to the output layer node.
机译:本发明涉及一种使用深度神经网络的低碳自然点火预测方法,该方法包括:将与低碳自然点火相关的温度和环境信息输入到深度神经网络的输入层节点;然后在深层神经网络的隐藏层1和2节点上使用Sigmoid激活函数估算低碳自燃,并将输出输出到输出层节点。

著录项

  • 公开/公告号KR102103642B1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-04-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 한서대학교 산학협력단;

    申请/专利号KR20180098283

  • 发明设计人 최원혁;

    申请日2018-08-23

  • 分类号G01N25/50;G01N33/22;G06F30;G06N3/08;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 11:04:51

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