模式识别技术用于核电站松动件质量估计模型研究
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.0258-0926.2001.05.019

模式识别技术用于核电站松动件质量估计模型研究

引用
介绍了一种利用模式识别理论和人工神经网络理论实现对核电站松动件质量进行估计的数学模型 . 利用模式识别理论的特征提取技术 , 实现对松动件碰撞信号的特征压缩 , 从而形成比较少的特征空间维数 , 经过神经网络的学习过程 , 实现对核电站松动件质量大小的估计 . 实验证明 , 该方法能够得到比较高的计算精度 , 其实现过程也比较简单方便 , 为核电站松动件质量估计提供了一种手段 .

核电站、松动件、质量估价、特征提取、神经网络

22

TL353:TP311.11(核反应堆工程)

2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

465-470

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

核动力工程

0258-0926

51-1158/TL

22

2001,22(5)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn