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北方温室大棚黄瓜地下加气滴灌技术研究 预览
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作者 汪东欣 李爱传 李琳 《农机化研究》 北大核心 2020年第1期43-47,共5页
以北方温室大棚黄瓜为研究对象,针对其不同生育期需水量特点,在保证灌水总量固定的条件下,利用粒子群优化算法建立黄瓜净收益数学模型,得出幼苗期、开花期和结果期最为合理的灌水分配方案,并根据温室黄瓜对肥量需求的规律,氮磷钾按照2∶... 以北方温室大棚黄瓜为研究对象,针对其不同生育期需水量特点,在保证灌水总量固定的条件下,利用粒子群优化算法建立黄瓜净收益数学模型,得出幼苗期、开花期和结果期最为合理的灌水分配方案,并根据温室黄瓜对肥量需求的规律,氮磷钾按照2∶1∶3的比例分8次进行滴灌施肥。同时,按土壤含氧量与黄瓜叶片叶绿素、蛋白质及糖的相关性确定加气方案:幼苗期4h一次,土壤含氧量维持在20.4%左右;开花期和结果期2h一次,土壤含氧量维持在20.7%左右,对黄瓜生长效果最为理想。以建立数学模型为基础,建立北方温室大棚黄瓜滴灌自动化系统,可准确检测土壤温湿度、含氧量及氮磷钾含量。通过模型的优化计算,利用PLC进行灌水、施肥、加气等自动控制,达到提高黄瓜产量和经济效益的目的。 展开更多
关键词 滴灌 粒子群优化算法 含氧量 自动控制
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利用自适应混沌遗传粒子群算法反演瑞雷面波频散曲线 预览
2
作者 杨博 熊章强 +1 位作者 张大洲 杨振涛 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1217-1227,I0008,共12页
为了提高瑞雷面波频散曲线的反演精度,减少反演过程中的多解性,获取更准确的地下横波速度结构,本文从反演算法入手,对基本的粒子群算法进行改进,提出了一种能同步提高全局和局部搜索能力的自适应混沌遗传粒子群算法(ACGPSO):即先采用自... 为了提高瑞雷面波频散曲线的反演精度,减少反演过程中的多解性,获取更准确的地下横波速度结构,本文从反演算法入手,对基本的粒子群算法进行改进,提出了一种能同步提高全局和局部搜索能力的自适应混沌遗传粒子群算法(ACGPSO):即先采用自适应惯性权重,并设置粒子的节速度,再引入遗传算法的交叉和变异操作及单维全分量的混沌局部搜索。利用该算法对理论模型的无噪和含噪基阶频散曲线进行反演,且针对含噪数据加入二阶与三阶频散曲线进行联合反演。所得反演结果与常规粒子群算法反演结果的对比表明:ACGPSO算法具有更好的稳定性和抗噪性,且基于该算法的联合反演能有效降低解的多解性,显著提高解的精度。对实际数据所做的两步法反演的效果进一步验证了该算法的适用性。 展开更多
关键词 瑞雷面波 频散曲线 粒子群算法 自适应混沌遗传粒子群算法 联合反演
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基于QPSO的MPPT控制研究 预览
3
作者 房俊龙 张卫丹 +4 位作者 宋朝 宁长健 张悦 高三策 张绍原 《电气传动》 北大核心 2019年第11期88-91,共4页
在复杂光照情况下,常规粒子群(PSO)算法实现的最大功率点跟踪(MPPT)用时较长,且易陷入局部极值,导致功率损失较为严重。针对此现象,引入量子粒子群(QPSO)算法对MPPT进行控制,并提出有效的收敛条件和重启条件;在无阴影、静态阴影和动态阴... 在复杂光照情况下,常规粒子群(PSO)算法实现的最大功率点跟踪(MPPT)用时较长,且易陷入局部极值,导致功率损失较为严重。针对此现象,引入量子粒子群(QPSO)算法对MPPT进行控制,并提出有效的收敛条件和重启条件;在无阴影、静态阴影和动态阴影3种光照情况下,分别对PSO和QPSO的MPPT控制进行仿真对比。分析表明:无论在何种光照情况下,基于QPSO的MPPT控制收敛速度更快,追踪效果更好,能够有效提高光伏阵列的光电转化效率。 展开更多
关键词 粒子群算法 量子粒子群算法 最大功率点跟踪
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自适应简化粒子群优化算法及其应用 预览 被引量:1
4
作者 张鑫 邹德旋 +1 位作者 肖鹏 喻秋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期250-263,共14页
针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点,提出了一种自适应简化粒子群优化算法(Self-Adjusted Simplified Particle Swarm Optimization,SASPSO)。在每次迭代过程中,... 针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点,提出了一种自适应简化粒子群优化算法(Self-Adjusted Simplified Particle Swarm Optimization,SASPSO)。在每次迭代过程中,粒子只受全局最优解影响,且加入按一定规律分布的锁定因子,令粒子受影响的程度有规律性。同时,利用锁定因子和当前粒子位置令惯性权重自适应配置,更有效地利用惯性权重对粒子群优化算法的影响。引入4种近期提出的改进粒子群算法同时搜索不同维度时的18个基准函数,与SASPSO的搜索结果对比,并使用T-test进行差异性分析。为了进一步分析算法性能,统计5个改进算法搜索100维函数达到期望值时的成功率与平均迭代次数。实验结果证明,SASPSO在无约束问题寻优中的收敛速度、寻优精度有了明显提升,且搜索结果异常值较少,波动性弱。将SASPSO应用于机床主轴结构参数优化问题,结果显示SASPSO优化性能更好。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 自适应简化粒子群算法 群体智能 基准函数 无约束问题 优化设计 机床主轴
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飞蛾火焰优化算法及其在梯级水库优化调度中的应用 预览 被引量:1
5
作者 郭荣 崔东文 《人民珠江》 2019年第1期92-96,共5页
利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算... 利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算法丰、平、枯优化调度发电量分别比其他4种算法增加了0.179 2~0.960 2、0.097 2~0.564 1、0.082 4~0.322 0亿kW·h,具有较好的优化调度效果。将MFO算法应用于实际工程,验证了该算法具有较好的收敛精度和全局极值寻优能力,是一种有效可行的水库群优化调度模型求解方法,可为求解水库优化调度问题提供新的途径和方法。 展开更多
关键词 飞蛾火焰优化算法 混合蛙跳算法 粒子群优化算法 布谷鸟搜索算法 入侵杂草优化算法 优化调度 梯级水库
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基于激光测距的激光扫描投影系统标定技术研究
6
作者 侯茂盛 刘继强 +3 位作者 刘大礼 陈雨情 张旭 范成博 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期229-237,共9页
为解决现有激光扫描投影系统至少需要4个合作目标点才能实现坐标转换关系标定,并且经常因迭代算法不收敛而需要多次、长时间才能完成坐标转换参数解算等问题,提出并研究了融合激光测距的激光扫描投影系统标定技术。研究了加入和未加激... 为解决现有激光扫描投影系统至少需要4个合作目标点才能实现坐标转换关系标定,并且经常因迭代算法不收敛而需要多次、长时间才能完成坐标转换参数解算等问题,提出并研究了融合激光测距的激光扫描投影系统标定技术。研究了加入和未加激光测距模块的激光扫描投影系统数学模型,并运用粒子群优化算法仿真分析其标定精度。针对测距误差对系统标定精度有较大影响的问题,提出粒子群导数标定算法改进标定算法,最终实现了仅需3个合作目标点的快速标定,且标定精度可提升至10-7 mm。 展开更多
关键词 测量 激光测距 激光扫描投影系统 标定模型 粒子群算法 粒子群导数标定算法
ACPSO-WFLN算法在短期风电功率预测中的应用 预览
7
作者 杨春霞 王耀力 《电测与仪表》 北大核心 2019年第13期76-80,共5页
针对传统小波神经网络初始参数设定困难、容易陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应混沌粒子群算法(ACPSO)优化的小波链神经网络(WFLN)。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接网络相融合,构建小波链神经网络,加强网络并行运算能力;... 针对传统小波神经网络初始参数设定困难、容易陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应混沌粒子群算法(ACPSO)优化的小波链神经网络(WFLN)。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接网络相融合,构建小波链神经网络,加强网络并行运算能力;其次,在粒子群算法中引入混沌优化因子与自适应权重系数,改善粒子群的早熟收敛问题,实现全局与局部寻优能力的动态平衡;最后,利用ACPSO算法优化WFLN神经网络,建立短期风电功率预测模型。实验结果表明:ACPSO-WFLN风电功率预测模型较其它网络明显减少隐层神经元数目与迭代步数,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 小波链神经网络 粒子群优化算法 自适应混沌粒子群算法
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MFO-Elman下的法律维权网站评价研究 预览
8
作者 赵庆 《现代科学仪器》 2019年第1期154-158,共5页
为提高法律维权网站的质量和水平,对法律维权网站进行评价具有重要意义。为提高法律维权网站的评价精度,针对Elman神经网络评价精度受权值和阈值选择的影响,提出一种基于MFO-Elman的法律维权网站评价模型。通过查阅文献和调查分析,选择... 为提高法律维权网站的质量和水平,对法律维权网站进行评价具有重要意义。为提高法律维权网站的评价精度,针对Elman神经网络评价精度受权值和阈值选择的影响,提出一种基于MFO-Elman的法律维权网站评价模型。通过查阅文献和调查分析,选择网站内容、网站技术、网站功能、易用性和用户服务5个指标作为法律维权网站评价的一级指标,并在此基础上细分成20个二级指标,将20个法律维权网站的评价指标作为MFO-Elman的输入,网站评分值作为MFO-Elman的输出,建立MFO-Elman法律维权网站评价模型。研究结果表明,MFO-Elman可以有效提高法律维权网站评价精度,为法律维权网站评价提供了新的方法和途径。 展开更多
关键词 飞蛾火焰算法 ELMAN神经网络 粒子群优化算法 法律维权网站
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WOA-SVM方法在高校毕业生分类机制中研究应用 预览
9
作者 李燕燕 鱼先锋 《现代科学仪器》 2019年第1期163-167,共5页
为提高高校毕业生分类精度,针对SVM分类性能易受惩罚系数C和核函数参数g的影响,提出一种基于WOA-SVM的高校毕业生分类机制研究。将18个毕业生综合能力指标作为SVM的输入,是否录用作为SVM的输出,建立高校毕业生分类模型。研究结果表明,WO... 为提高高校毕业生分类精度,针对SVM分类性能易受惩罚系数C和核函数参数g的影响,提出一种基于WOA-SVM的高校毕业生分类机制研究。将18个毕业生综合能力指标作为SVM的输入,是否录用作为SVM的输出,建立高校毕业生分类模型。研究结果表明,WOA-SVM可以有效提高毕业生分类的精度,为毕业生分类机制提供了新的方法和途径,从而为教育部门和高校人才培养和技能培养提供了重要的参考和决策依据。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 支持向量机 毕业生分类 粒子群算法 神经网络
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基于MFOA-ELM的水质等级预测研究 预览
10
作者 孙小杰 孙学伟 《中国农机化学报》 北大核心 2019年第8期176-181,共6页
为提高水质评价模型的预测精度和适用性,针对极限学习机性能受输入权重W_i和隐含层偏置b_i的影响,提出一种基于修正因子的果蝇算法优化ELM的水质评价模型。选择2012—2017年巢湖水质监测数据为研究对象,与FOA-ELM、PSO-ELM、GA-ELM和EL... 为提高水质评价模型的预测精度和适用性,针对极限学习机性能受输入权重W_i和隐含层偏置b_i的影响,提出一种基于修正因子的果蝇算法优化ELM的水质评价模型。选择2012—2017年巢湖水质监测数据为研究对象,与FOA-ELM、PSO-ELM、GA-ELM和ELM对比发现,MFOA-ELM具有更高的预测精度,精度高达98.36%,并且具有更快的收敛速度,可以广泛地应用于水质评价和预测。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 极限学习机 水质评价 粒子群算法 修正因子
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基于GWO-SVM的财务困境预测模型研究 预览
11
作者 孙嘉楠 齐丽 《微型电脑应用》 2019年第4期95-99,共5页
为提高企业财务困境预测精度,将灰狼优化算法应用于SVM模型的惩罚系数C和核函数参数g优化,提出一种基于GWO-SVM的财务困境预测模型。研究结果表明,与PSO-SVM、GA-SVM、DE-SVM和SVM相比,GWO-SVM可以有效提高财务困境预测的精度,为财务困... 为提高企业财务困境预测精度,将灰狼优化算法应用于SVM模型的惩罚系数C和核函数参数g优化,提出一种基于GWO-SVM的财务困境预测模型。研究结果表明,与PSO-SVM、GA-SVM、DE-SVM和SVM相比,GWO-SVM可以有效提高财务困境预测的精度,为财务困境预测预测提供了新的方法和途径,从而为企业战略的制定和调整以及投资者的决策提供了重要的参考依据。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 支持向量机 财务困境预测 遗传算法 粒子群算法
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MFO优化极限学习机的体育成绩预测研究 预览
12
作者 薛红强 朱美琳 《现代科学仪器》 2019年第1期180-183,共4页
高精度的体育成绩预测对制定科学的训练规划具有重要意义。为提高体育成绩预测的精度,针对极限学习机的输入权值和隐含层偏置的选择影响预测精度,提出一种MFO优化ELM的体育成绩预测方法。通过MFO算法对ELM的输入权值和隐含层偏置进行最... 高精度的体育成绩预测对制定科学的训练规划具有重要意义。为提高体育成绩预测的精度,针对极限学习机的输入权值和隐含层偏置的选择影响预测精度,提出一种MFO优化ELM的体育成绩预测方法。通过MFO算法对ELM的输入权值和隐含层偏置进行最优化选择,实现ELM模型的体育成绩的高精度预测。研究结果表明,MFO-ELM可以有效提高体育成绩预测的精度,为运动成绩预测提供新的方法和途径。 展开更多
关键词 飞蛾火焰算法 极限学习 粒子群算法 人工神经网络 回归分析
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一种基于化学反应优化和粒子群优化的混合型优化算法 预览
13
作者 陈亮 马珍珍 张民 《兵工自动化》 2019年第1期34-38,共5页
针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization based on ACRO ... 针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization based on ACRO and PSO,ACRO-PSO)。在ACRO算法的领域算子基础上,融入PSO算法的全局算子,加入权重系数控制本地搜索和全局搜索的比例,修改分解反应合化合反应出现的时机,利用化合反应输出最优解,采用标准测试函数对ACRO-PSO进行性能分析。仿真结果表明,ACRO-PSO算法能高效地解决待优化问题。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 化学反应优化算法 局部搜索 全局搜索
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装配作业车间调度的免疫粒子群算法实现 预览
14
作者 孙虎 周晶燕 《武汉理工大学学报:信息与管理工程版》 CAS 2019年第3期282-286,共5页
装配作业车间调度问题(AJSSP)是一类重要的调度问题,由于其复杂性高和求解时间长,因此寻找高效的求解算法具有重要的意义。针对多层装配工序的作业车间调度问题给出3种求解方案:粒子群算法(PSO)、基于浓度抑制的免疫粒子群算法(IPSO)和... 装配作业车间调度问题(AJSSP)是一类重要的调度问题,由于其复杂性高和求解时间长,因此寻找高效的求解算法具有重要的意义。针对多层装配工序的作业车间调度问题给出3种求解方案:粒子群算法(PSO)、基于浓度抑制的免疫粒子群算法(IPSO)和采用“精英替代”策略的粒子群算法(EIPSO),并通过大量计算验证3种算法的优劣性。结果表明,IPSO优于PSO和EIPSO。IPSO由于免疫算法的加入,避免了PSO算法中高浓度粒子的过度复制和过早收敛,提高了全局搜索能力,能更好地求解装配作业车间调度问题。 展开更多
关键词 装配作业车间调度 粒子群优化算法 免疫算法 精英替代策略 优化算法
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改进人工鱼群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断 预览 被引量:3
15
作者 贾亦敏 史丽萍 严鑫 《河南理工大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期103-109,共7页
针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和... 针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和平移系数进行修正,通过引入动态反向学习策略实时优化人工鱼分布,迭代后半程采用基于柯西分布的自适应人工鱼视野范围提高算法精度。结果表明,该改进鱼群算法优化的小波神经网络相比标准粒子群算法优化小波神经网络和标准鱼群算法优化小波神经网络,诊断速度更快,准确率更高。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 小波神经网络 改进人工鱼群算法 粒子群优化算法 动态反向学习策略
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一种混合优化算法面向高维函数优化的研究 预览
16
作者 邹德龙 王宝华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第20期122-127,共6页
基本粒子群算法(PSO)在面对高维多极值函数优化的问题时粒子容易快速集中到最优粒子附近,导致粒子运动能力丧失,种群陷入停滞,因此寻优效果并不理想。针对这种情况,通过引入人工鱼群算法(AFSA)中的聚群和觅食行为与粒子群算法相结合形... 基本粒子群算法(PSO)在面对高维多极值函数优化的问题时粒子容易快速集中到最优粒子附近,导致粒子运动能力丧失,种群陷入停滞,因此寻优效果并不理想。针对这种情况,通过引入人工鱼群算法(AFSA)中的聚群和觅食行为与粒子群算法相结合形成一种新的混合优化算法来解决这些问题。最终通过仿真实验证明该混合优化算法在面对高维函数的优化问题上具有优秀的寻优能力。 展开更多
关键词 高维函数优化 粒子群算法 人工鱼群算法 混合优化算法
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粒子群算法研究与进展 预览
17
作者 阎帅 刘子旗 +2 位作者 刘昊城 崔瀚林 管浩添 《现代工业经济和信息化》 2019年第3期19-20,共2页
粒子群优化(PSO)算法是一种基于群智能的演化计算方法,属于一类随机全局优化技术,源于对鸟群群体运动行为的研究。介绍了粒子群优化算法的基本原理、算法特点,给出了多种改进形式,分析了PSO研究现状、存在的问题和未来主要要做的工作。
关键词 粒子群 优化算法 群智能
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面向双馈风机的分层型免疫协同进化粒子群算法多参数辨识 预览
18
作者 吴碧巧 曾实 王天一 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第33期179-185,共7页
双馈异步电机在实际工程运行情况下是一种高度非线性动态系统,并且由于其参数随环境的强变化性,常规方法难以实时得到其高精度参数。结合粒子群算法的高效多模态收敛性能以及免疫机理全局优化能力强等特点,研究了分层型免疫协同进化粒... 双馈异步电机在实际工程运行情况下是一种高度非线性动态系统,并且由于其参数随环境的强变化性,常规方法难以实时得到其高精度参数。结合粒子群算法的高效多模态收敛性能以及免疫机理全局优化能力强等特点,研究了分层型免疫协同进化粒子群算法(co-evolutionary particle swarm optimization algorithm based on hierarchical-particle immune,HICPSO)智能计算模型参数。将该方法应用于双馈电机参数辨识与建模,提出了分层型免疫协同进化粒子群算法的双馈电机在线参数辨识。仿真结果表明该算法只需要采集控制过程中的数据,不需要数据手册的电机设计值等其他参数,且能在双馈电机运行实时跟随电机参数变化。 展开更多
关键词 双馈电机 在线参数辨识 粒子群算法 人工免疫算法 精英策略 分层 克隆选择
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寻优能力增强型越界免疫粒子群算法 预览
19
作者 李强 康琳 +1 位作者 高文华 董增寿 《太原科技大学学报》 2019年第2期92-98,共7页
PSO算法是提高WSN覆盖的一种全局优化算法。针对布尔感知模型与实际情况有所差别,且存在粒子搜索速度变慢的问题。提出了一种寻优能力增强型越界免疫粒子群算法(optimized ability enhancement and out of bounds immune PSO,OAEBI-PSO)... PSO算法是提高WSN覆盖的一种全局优化算法。针对布尔感知模型与实际情况有所差别,且存在粒子搜索速度变慢的问题。提出了一种寻优能力增强型越界免疫粒子群算法(optimized ability enhancement and out of bounds immune PSO,OAEBI-PSO),采用概率感知模型,在粒子越界和粒子更新两方面做出了改进,得到了更高的覆盖率,并且避免陷入局部最优。仿真表明,该算法能够平均提高11%的覆盖率,并且通过50次的蒙特卡罗实验,表明该算法具有较强的稳定性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 覆盖率 粒子群算法 粒子更新
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冲击破碎粒度分布模型建立与预测 预览
20
作者 周文涛 韩跃新 +3 位作者 李艳军 孙永升 杨金林 马少健 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1316-1323,共8页
破碎产物粒度精准预测是实现选厂破碎粒度分布调节和控制的关键。基于落重试验和理论分析,对不同矿物破碎特性及其粒度分布预测模型展开研究。结果表明:矿物破碎产物粒度分布与矿物给料粒度、冲击破碎比能耗、破碎参数有关,Boltzmann-Gr... 破碎产物粒度精准预测是实现选厂破碎粒度分布调节和控制的关键。基于落重试验和理论分析,对不同矿物破碎特性及其粒度分布预测模型展开研究。结果表明:矿物破碎产物粒度分布与矿物给料粒度、冲击破碎比能耗、破碎参数有关,Boltzmann-Growth方程能够较好地拟合出破碎产物粒度分布与冲击破碎比能耗、t10的回归关系,且在同样破碎比能耗下,破碎产物粒度越小,其累积效应越弱;不同矿物和不同粒度之间矿物破碎特性存在较大差异;在此基础上提出一种综合广义回归模型与粒子群算法的破碎粒度预测与优化模型,并通过试验验证模型的适用性和可靠性,可为矿物破碎粒度智能调控和优化提供理论基础。 展开更多
关键词 破碎产物 粒度分布 破碎参数 粒子群算法 预测模型
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