基于改进RBF神经网络的钢构件质量预测研究
原价 ￥ 20.00
促销价 ￥ 1.00 评分 4.3
报错
- 详情
- 2021-03-23
- 简介
pdf
- 336KB
- 页数 5P
- 阅读 72
随着我国国民经济的发展,钢结构在建筑结构中所占比例越来越高,这就对大型钢构件生产过程中的质量问题提出了更高的要求,质量预测在质量控制中也起到至关重要的作用。RBF神经网络算法凭借其无限逼近可微函数的优点在质量预测方面得到了广泛的应用。由于生产过程中影响质量的元素很多,该文将采用遗传算法对RBF神经网络进行优化,使质量预测系统达到最优。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于改进RBF神经网络的钢构件质量预测研究 336KB
基于RBF神经网络的负荷预测研究综述 196KB
基于RBF神经网络的负荷预测研究综述 196KB
基于RBF神经网络的软基沉降预测研究 298KB
基于RBF神经网络的投标报价预测研究 122KB
基于RBF—BP组合神经网络的短期风电功率预测研究 362KB
基于RBF神经网络的公路货运量预测方法研究 603KB
基于RBF神经网络的电力负荷预测研究 228KB
基于RBF神经网络的风电场功率预测研究 1.2MB
基于RBF神经网络的风电场功率预测研究 1.2MB