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摘要:
在充分考虑锅炉具体运行工况的前提下构造广义的污染模式特征向量,有效地避免了运行工况变动对污染模式识别的影响.广义特征向量表达了锅炉系统运行参数与运行工况数间的数值对应关系,因而决定了系统的一种特定污染模式.利用SOM网络可以对这种隐式的对应关系通过自组织进行有效地类聚并加以识别.采用多个SOM网络逐级模式识别方案,有效地提高了锅炉污染模式识别效果,并可以确定发生污染的具体部位.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 矿物燃料锅炉受热面污染模式的分级自组织识别
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 锅炉 受热面污染 模式识别 自组织映射
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目 人工智能与专家系统
研究方向 页码范围 134-137
页数 4页 分类号 TP271
字数 3918字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.05.039
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈红 重庆大学动力工程学院 45 478 13.0 20.0
2 王广军 重庆大学动力工程学院 49 546 14.0 21.0
3 沈曙光 重庆大学动力工程学院 8 105 6.0 8.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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参考文献  (2)
节点文献
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1990(1)
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1999(1)
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2006(0)
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  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
锅炉
受热面污染
模式识别
自组织映射
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
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