粒子群优化算法优化 BP 神经网络联合 PID 模型的烧结自动加水控制

聂慧远, 李绍铭

冶金自动化 ›› 2022, Vol. 46 ›› Issue (1) : 44-53.

PDF(9052 KB)
欢迎访问《冶金自动化》官方网站!今天是
PDF(9052 KB)
冶金自动化 ›› 2022, Vol. 46 ›› Issue (1) : 44-53. DOI: 10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 006
工艺控制理论与技术

粒子群优化算法优化 BP 神经网络联合 PID 模型的烧结自动加水控制

    {{javascript:window.custom_author_cn_index=0;}}
  • {{article.zuoZhe_CN}}
作者信息 +

Optimization of BP neural network combined with PID model based on PSO algorithm auto wetting control of sintering#br#

    {{javascript:window.custom_author_en_index=0;}}
  • {{article.zuoZhe_EN}}
Author information +
文章历史 +

本文亮点

{{article.keyPoints_cn}}

HeighLight

{{article.keyPoints_en}}

摘要

{{article.zhaiyao_cn}}

Abstract

{{article.zhaiyao_en}}

关键词

Key words

本文二维码

引用本文

导出引用
{{article.zuoZheCn_L}}. {{article.title_cn}}[J]. {{journal.qiKanMingCheng_CN}}, 2022, 46(1): 44-53 https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 006
{{article.zuoZheEn_L}}. {{article.title_en}}[J]. {{journal.qiKanMingCheng_EN}}, 2022, 46(1): 44-53 https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 01. 006
中图分类号:

参考文献

参考文献

{{article.reference}}

基金

版权

{{article.copyrightStatement_cn}}
{{article.copyrightLicense_cn}}
PDF(9052 KB)

Accesses

Citation

Detail

段落导航
相关文章

/