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自然科学前沿
本文提出了一种基于神经网络的家用制冷剂冷凝器压力预测方法，旨在提升预测精度和计算效率。研究采用TensorFlow框架构建前馈神经网络模型，结合冷却入口温度、冷却流量、环境温度、制冷剂流量和负载等多种特征，对家用冰箱冷凝器的压力进行预测。数据预处理通过标准化技术确保输入一致性，并引入早停法和学习率衰减策略优化模型训练过程。实验结果表明，模型能够有效拟合复杂工况下的压力分布，预测精度达到工程应用的标准。研究通过六边形密度图、折线图与误差带以及损失曲线等多种可视化手段，全面评估模型性能 ...
王民
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本文提出了一种基于神经网络的家用制冷剂冷凝器压力预测方法，旨在提升预测精度和计算效率。研究采用TensorFlow框架构建前馈神经网络模型，结合冷却入口温度、冷却流量、环境温度、制冷剂流量和负载等多种特征，对家用冰箱冷凝器的压力进行预测。数据预处理通过标准化技术确保输入一致性，并引入早停法和学习率衰减策略优化模型训练过程。实验结果表明，模型能够有效拟合复杂工况下的压力分布，预测精度达到工程应用的标准。研究通过六边形密度图、折线图与误差带以及损失曲线等多种可视化手段，全面评估模型性能 ...
王民
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带启发信息的蚁群神经网络训练算法 (h-ACOR: An ACOR Algorithm with Heuristic Information for Neural Network Training)
计算机科学, 2017Zhangming Zhao +3 more
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基于多分类器协同学习的卷积神经网络训练算法 (CNN Training Algorithm Based on Co-studying of Multiple Classifiers)
计算机科学, 2016Wen Chen, Enyang Zhang, Yong Zhao
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