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  1. 基于改进粒子群BP神经网络的矿井突水水源判别

  2. 选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、HCO3-、SO42-6种离子作为判别指标,提出基于Tent混沌映射的自适应混沌粒子群算法(ACPSO),使自适应混沌粒子群算法快速、高效地对BP神经网络完成最优初始化,并将建立的ACPSO-BP神经网络突水水源判别模型进行实例应用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-13
    • 文件大小:122880
    • 提供者:weixin_38616120