文献
J-GLOBAL ID:201702270858556149
整理番号:17A0473008
NSGA IIと勾配に基づく2段階ハイブリッドアルゴリズムにより訓練されたウェーブレットニューラルネットワークを用いた精錬プロセスの出力繊維長分布のモデル化【Powered by NICT】
Modeling for output fiber length distribution of refining process using wavelet neural networks trained by NSGA II and gradient based two-stage hybrid algorithm
著者 (5件):
Zhou Ping
(State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China)
,
Li Mingjie
(State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China)
,
Guo Dongwei
(State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China)
,
Wang Hong
(Control Systems Centre, The University of Manchester, Manchester, UK)
,
Chai Tianyou
(State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China)
資料名:
Neurocomputing
(Neurocomputing)
巻:
238
ページ:
24-32
発行年:
2017年
JST資料番号:
W0360A
ISSN:
0925-2312
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)