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基于神经网络偏最小二乘法的柴油机NO_x排放预测模型 被引量:19
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作者 胡杰 林峰 +3 位作者 王天田 刘博 黎业辉 张泽阳 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期510-515,共6页
分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最小二乘法(PLS)提取成分,然后用神经网络(NN)拟合,具有PLS充分... 分析了现有柴油机氮氧化物(NO_x)排放的预测方法,针对选择性催化还原技术(SCR)的控制需求,选用神经网络偏最小二乘法(NNPLS)作为NO_x排放预测模型建立的基础;该方法通过偏最小二乘法(PLS)提取成分,然后用神经网络(NN)拟合,具有PLS充分提取自变量中信息和NN非线性拟合性高的优点;并建立了某柴油机NO_x排放预测模型,该模型预测精度高,训练误差均方根和测试误差均方根分别为30×10-6和62×10-6. 展开更多
关键词 柴油机 氮氧化物 预测模型 神经网络偏最小二乘法
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偏最小二乘法与人工神经网络耦合的小流域产沙模型 被引量:11
2
作者 李世欣 温建 +2 位作者 邵孝侯 王晓亚 王玉英 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期149-153,共5页
针对小流域侵蚀产沙的复杂性,将偏最小二乘回归与人工神经网络耦合,建立了小流域降雨侵蚀产沙检验模型,并应用于小流域降雨侵蚀产沙预报.采用偏最小二乘法对多维自变量中的信息进行组合和提取,从而得到对因变量解释能力最强并可很好概... 针对小流域侵蚀产沙的复杂性,将偏最小二乘回归与人工神经网络耦合,建立了小流域降雨侵蚀产沙检验模型,并应用于小流域降雨侵蚀产沙预报.采用偏最小二乘法对多维自变量中的信息进行组合和提取,从而得到对因变量解释能力最强并可很好概括自变量信息的主成分,有效克服了变量之间的多重相关问题,实现了对高维数据的降维处理.把提取的主成分作为神经网络的输入,提高了网络的学习效率和稳健性.应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合和检验精度均优于偏最小二乘回归模型和人工神经网络模型精度. 展开更多
关键词 小流域 产沙 最小乘法 人工神经网络
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偏最小二乘法-BP神经网络光度法同时测定复方氨基酸中色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸 被引量:5
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作者 于洪梅 王志有 +2 位作者 李井会 王海洋 臧娜 《理化检验(化学分册)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期411-413,共3页
用偏最小二乘法与BP神经网络联用辅助吸光光度法,不经分离同时测定复方氨基酸注射液中色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸。使用改进的BP算法,避免了神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象;提出了目标向量的简单交换方法;采用均匀试验设计法,对... 用偏最小二乘法与BP神经网络联用辅助吸光光度法,不经分离同时测定复方氨基酸注射液中色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸。使用改进的BP算法,避免了神经网络学习过程中可能产生的麻痹现象;提出了目标向量的简单交换方法;采用均匀试验设计法,对网络参数进行了优化,避免了过拟合现象。 展开更多
关键词 神经网络 最小乘法 苯丙氨酸 酪氨酸 色氨酸
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偏最小二乘法与神经网络耦合的大坝监测模型 被引量:9
4
作者 吕蓓蓓 杨远斐 《人民黄河》 CAS 北大核心 2013年第3期84-85,89,共3页
针对人工神经网络在大坝变形监测模型应用中所出现的收敛慢和稳定性差等问题,提出了偏最小二乘法与人工神经网络耦合的大坝变形监测模型,提高了神经网络的学习速率和稳定性。首先运用偏最小二乘法对多维自变量进行主成分提取和降维处理... 针对人工神经网络在大坝变形监测模型应用中所出现的收敛慢和稳定性差等问题,提出了偏最小二乘法与人工神经网络耦合的大坝变形监测模型,提高了神经网络的学习速率和稳定性。首先运用偏最小二乘法对多维自变量进行主成分提取和降维处理,解决了变量之间的多重相关问题,而后把降维的数据输入神经网络进行训练。对比实例应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合速度和精度都高于传统的神经网络。 展开更多
关键词 大坝变形监测模型 最小乘法 人工神经网络
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偏最小二乘法+神经网络用于大肠癌组织自体荧光的模式识别 被引量:2
5
作者 张阳德 董可 任力锋 《中国医学工程》 2004年第4期52-56,59,共6页
目的大肠癌组织自体荧光的模式识别算法的优化。方法本文将大肠癌自体荧光光谱的判别分析归结为模式识别问题,并首次采用偏最小二乘法+神经网络判别法,即偏最小二乘法进行模式特征分析,完成特征提取后利用主因子作为人工神经网络输入变... 目的大肠癌组织自体荧光的模式识别算法的优化。方法本文将大肠癌自体荧光光谱的判别分析归结为模式识别问题,并首次采用偏最小二乘法+神经网络判别法,即偏最小二乘法进行模式特征分析,完成特征提取后利用主因子作为人工神经网络输入变量,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。结果实践证明,该方法可以以较高的灵敏度、特异性和可靠性对组织荧光光谱进行模式分类。结论该方法优于目前该领域同类判别方法。 展开更多
关键词 最小乘法 神经网络 大肠癌 组织自体荧光 识别模式 组织荧光光谱
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偏最小二乘回归神经网络模型在爆破振动峰值速度预测中的应用 被引量:13
6
作者 史秀志 武永猛 +1 位作者 唐礼忠 黄宣东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期45-49,共5页
神经网络方法是处理非线性问题的有力工具,但当输入变量较多,输入变量间存在的多重共线性性会使得网络的建模效率下降。偏最小二乘回归方法通过提取对因变量解释性较强的成分,能较好地克服变量间的多重共线性。将两种方法相结合,建立了... 神经网络方法是处理非线性问题的有力工具,但当输入变量较多,输入变量间存在的多重共线性性会使得网络的建模效率下降。偏最小二乘回归方法通过提取对因变量解释性较强的成分,能较好地克服变量间的多重共线性。将两种方法相结合,建立了爆破振动峰值速度的偏最小二乘回归BP神经网络预测模型。利用偏最小二乘法对影响爆破振动的因素进行分析,提取出3个新综合变量,使BP网络的输入层节点数目由9个减少到3个,简化了网络结构,提高了计算速度,增强了网络稳定性。分析结果表明,耦合模型的平均预测误差为7.62%,相较于传统的萨氏公式及标准的BP神经网络模型其预测精度有了明显提高。 展开更多
关键词 爆破振速 多重共线性 最小乘回归 BP神经网络
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偏最小二乘回归的神经网络模型在巷道围岩位移预测中的应用 被引量:6
7
作者 李洪 代进 蒋金泉 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期274-278,共5页
偏最小二乘回归方法集多元回归、典型相关分析及主成分分析的功能于一体,能有效地处理自变量的多重线性相关问题,但不能较好地处理因变量与自变量间复杂的非线性问题,而神经网络方法是处理非线性问题的有力工具,但输入数据的严重相关性... 偏最小二乘回归方法集多元回归、典型相关分析及主成分分析的功能于一体,能有效地处理自变量的多重线性相关问题,但不能较好地处理因变量与自变量间复杂的非线性问题,而神经网络方法是处理非线性问题的有力工具,但输入数据的严重相关性会使得网络的求解变得不稳定且收敛速度很慢,本文试图把这两种方法结合在一起来预测巷道围岩的位移.结果表明,结合方法比单一方法优越.通过偏最小二乘回归对巷道围岩的位移影响因子的处理,消除了影响因子的线性相关性,并提取了对因变量解释性最强的成分,使BP(backpropagation)网络的输入层节点数目由原来的7个减少到3个,起到了简化网络结构,增强网络稳定性的作用. 展开更多
关键词 最小乘回归 神经网络 围岩位移 预测
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偏最小二乘与人工神经网络耦合模型在酸雨pH值预测中的应用 被引量:10
8
作者 周秀平 王文圣 曾怀金 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2006年第4期50-52,共3页
将偏最小二乘与人工神经网络耦合,建立了一种新型耦合预测模型———偏最小二乘与人工神经网络耦合模型。该模型利用了偏最小二乘方法有效处理自变量之间多重相关性问题和人工神经网络可以较好地解决非线性问题的能力,在城市酸雨pH值预... 将偏最小二乘与人工神经网络耦合,建立了一种新型耦合预测模型———偏最小二乘与人工神经网络耦合模型。该模型利用了偏最小二乘方法有效处理自变量之间多重相关性问题和人工神经网络可以较好地解决非线性问题的能力,在城市酸雨pH值预测中的应用表明,该模型预测精度高,明显优于偏最小二乘回归模型和人工神经网络模型。 展开更多
关键词 酸雨 PH值 最小乘回归 神经网络 预测模型
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基于神经网络与最小二乘法在故障诊断中的应用研究 被引量:5
9
作者 姚鹏 刘岩 +1 位作者 张胜修 王道平 《现代电子技术》 2010年第11期4-6,共3页
首先介绍BP神经网络与非线性最小二乘法在故障诊断中的应用,然后融合两者的技术特点,提出一种用于分析时序冗余信号,基于参数估计的故障诊断技术。随后,较详细地介绍了用于故障诊断神经网络样本的生成和网络的训练,通过以不依赖系统模... 首先介绍BP神经网络与非线性最小二乘法在故障诊断中的应用,然后融合两者的技术特点,提出一种用于分析时序冗余信号,基于参数估计的故障诊断技术。随后,较详细地介绍了用于故障诊断神经网络样本的生成和网络的训练,通过以不依赖系统模型的神经网路的输出作为初始估计,利用依赖系统模型的最小二乘法完成对故障参数的最终估计。最后,通过在不同输入激励下的输出响应进行校验的方式,以仿真的方式验证了该故障诊断的应用具有可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 神经网络 最小乘法 参数估计 MATLAB
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偏最小二乘-神经网络光度法同时测定水中的NO_3^-和NO_2^- 被引量:3
10
作者 于洪梅 胡云峰 《化学世界》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期139-141,共3页
应用偏最小二乘-神经网络直接解析硝酸根和亚硝酸根的紫外光谱,不经分离紫外吸光光度法同时测定硝酸根和亚硝酸根。在BP算法上,引用改进的误差传递函数,并采用均匀试验设计法确定了最佳网络运行参数。用于水样中硝酸根和亚硝酸根的同时... 应用偏最小二乘-神经网络直接解析硝酸根和亚硝酸根的紫外光谱,不经分离紫外吸光光度法同时测定硝酸根和亚硝酸根。在BP算法上,引用改进的误差传递函数,并采用均匀试验设计法确定了最佳网络运行参数。用于水样中硝酸根和亚硝酸根的同时测定,回收率分别为99.0%,105.0%。 展开更多
关键词 最小乘法 神经网络 紫外吸光光度法 硝酸根 亚硝酸根 均匀设计
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偏最小二乘回归神经网络在城市生活用水量预测中的应用 被引量:9
11
作者 曹连海 王安明 +1 位作者 陈南祥 徐建新 《华北水利水电学院学报》 2005年第2期9-11,共3页
科学的预测城市生活需水量对城市的发展具有十分重要的意义.城市生活需水量受到多重因素的影响,各因素之间的相关性较大.将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络... 科学的预测城市生活需水量对城市的发展具有十分重要的意义.城市生活需水量受到多重因素的影响,各因素之间的相关性较大.将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络的输入维数;利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题.将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了城市生活用水量预报模型.实例表明,耦合模型的拟合和预报精度均较好. 展开更多
关键词 最小乘回归 神经网络 城市生活用水量
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基于神经网络与最小二乘法的车道线检测算法研究 被引量:15
12
作者 贾会群 魏仲慧 +1 位作者 何昕 李沐雨 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期363-368,共6页
为提高车道线的检测精度和识别率,在构建新的道路模型基础上提出了一种基于BP神经网络与最小二乘法曲线模型的车道线检测算法。该算法运用具有方向性的线检测器对道路图像进行边缘检测,提取出道路边缘点;接着利用BP神经网络估计新的道... 为提高车道线的检测精度和识别率,在构建新的道路模型基础上提出了一种基于BP神经网络与最小二乘法曲线模型的车道线检测算法。该算法运用具有方向性的线检测器对道路图像进行边缘检测,提取出道路边缘点;接着利用BP神经网络估计新的道路模型参数确定模型函数;根据新道路模型函数的上凸性,以函数最大值为分界点,分界点左侧为左车道线,右侧为右车道线,从而完成对左右车道线的检测;最后利用最小二乘法实现左右车道线重构。实验结果表明,所提出的算法的检测精度达到92.8%,适合多种道路状况下的车道线检测,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 车道线检测 BP神经网络 最小乘法 道路模型
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偏最小二乘回归与神经网络结合模型的应用 被引量:2
13
作者 张德涛 叶鹰 周文 《武汉科技学院学报》 2006年第11期52-54,共3页
偏最小二乘回归是一种新型的多元统计数据分析方法,能够在自变量存在严重相关的条件下进行回归建模;神经网络可以克服模型是观测数据的线性组合的局限。将两者有机的结合起来,建立偏最小二乘回归神经网络模型,可以使预报的精度提高。
关键词 最小 神经网络 用电量
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基于部分最小二乘法的流化床反应器的神经网络模型
14
作者 丁利华 罗保林 罗溦 《石油化工》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期121-125,共5页
利用部分最小二乘法能将高维输入数据投影到低维特征向量空间,以及神经网络可以近似任何非线性的特性,针对某丙烯氨氧化合成丙烯腈流化床反应器的试验数据,讨论了神经网络与部分最小二乘的组合方法,提出了基于部分最小二乘法的流化... 利用部分最小二乘法能将高维输入数据投影到低维特征向量空间,以及神经网络可以近似任何非线性的特性,针对某丙烯氨氧化合成丙烯腈流化床反应器的试验数据,讨论了神经网络与部分最小二乘的组合方法,提出了基于部分最小二乘法的流化床反应器神经网络估计模型。仿真结果表明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 最小乘法 神经网络 流化床反应器 模型 丙烯腈
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偏最小二乘法在激光诱导击穿光谱定量分析中的应用研究
15
作者 李宏达 王耀霆 +1 位作者 胡琪昊 王超明 《科学技术创新》 2024年第16期25-29,共5页
介绍了激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术、主元分析(principal component an alysis,PCA)法和偏最小二乘(partial least squares,PLS)法的基本原理。对Pb元素特征谱线附近的36个维度进行主成分信息提取... 介绍了激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术、主元分析(principal component an alysis,PCA)法和偏最小二乘(partial least squares,PLS)法的基本原理。对Pb元素特征谱线附近的36个维度进行主成分信息提取,对36维波长数据压缩到2维后,采用每个样品的20个脉冲的主元分数进行偏最小二乘拟合,对数据进行平均处理后,拟合结果质量较高,拟合系数平方的值从0.49810提高到0.97000;残差平方和从0.72529下降到1.36366*10^(-4)。PCA法可以有效的缩减具有一定相关性的样本数据空间,对于数据维度较大的数据处理能显著提升效率,再结合PLS法拟合压缩后的主元,实验结论得出PLS适合用于LIBS定量分析。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 Pb元素 主元分析 最小乘法
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近红外光谱法结合偏最小二乘法预测生物柴油中甲醇的含量 被引量:2
16
作者 张卓昆 闫春华 +5 位作者 岳承恩 安端阳 刘向前 王梦迪 张天龙 李华 《理化检验(化学分册)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期606-611,共6页
生物柴油中甲醇的定量分析对其品质监控具有重要科学意义与实用价值,因此进行了题示研究。制作44个含不同体积分数甲醇的生物柴油样品,采集了相应的近红外光谱。采用Savitzky-Golay平滑滤波(SG)和标准正态变换(SNV)相结合的方法对原始... 生物柴油中甲醇的定量分析对其品质监控具有重要科学意义与实用价值,因此进行了题示研究。制作44个含不同体积分数甲醇的生物柴油样品,采集了相应的近红外光谱。采用Savitzky-Golay平滑滤波(SG)和标准正态变换(SNV)相结合的方法对原始光谱进行预处理,并采用协同区间偏最小二乘法(SIPLS)提取特征变量,确定在6270~6640 cm^(−1)和10900~11240 cm^(−1)波段内采用偏最小二乘法(PLS)建模。结果显示,所建SG-SNV-SIPLS-PLS模型的留一交叉验证决定系数R2 cv为0.9994,均方根误差RMSECV为0.0488,预测集决定系数R_(p)^(2)为0.9996,均方根误差RMSEP为0.0563,变量数为207,优于PLS模型以及单变量线性回归模型的。 展开更多
关键词 生物柴油 甲醇 定量预测 近红外光谱法 最小乘法
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基于SSA-BP神经网络构建近红外光谱汽油辛烷值预测模型
17
作者 郑圣国 陆道礼 陈斌 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期149-154,共6页
基于100组汽油样品的近红外光谱分析数据,采用不同方法进行预处理,结合麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,构建了汽油辛烷值SSA-BP预测模型,对模型预测值与汽油研究法辛烷值(RON)测量值进行拟合,并与偏最小二乘法模型及BP神经网络模... 基于100组汽油样品的近红外光谱分析数据,采用不同方法进行预处理,结合麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,构建了汽油辛烷值SSA-BP预测模型,对模型预测值与汽油研究法辛烷值(RON)测量值进行拟合,并与偏最小二乘法模型及BP神经网络模型的预测结果进行对比。结果表明:采用标准正态变量变换(SNV)方法进行光谱数据预处理后,所建SSA-BP模型的预测精度最高,验证集决定系数(R^(2))为0.9760,预测标准偏差(RMSEP)为0.326;3种汽油辛烷值预测模型中,SSA-BP神经网络模型预测准确度最好,且模型适用性和稳定性良好。说明利用SNV方法预处理光谱数据的SSA-BP神经网络模型,可以将近红外光谱分析技术更好地用于汽油辛烷值的预测,且预测结果具有良好的准确度,可以实现汽油辛烷值的快速无损检测。 展开更多
关键词 汽油 辛烷值 麻雀搜索算法 BP神经网络 近红外光谱 最小乘法
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热裂解-气相色谱-质谱法结合偏最小二乘法鉴别地理标志产品镇江香醋
18
作者 吴世玉 古丽君 +3 位作者 林长虹 林振华 韩诗帆 吴锐腾 《食品安全质量检测学报》 CAS 2024年第23期11-17,共7页
目的建立热裂解-气相色谱-质谱法(pyrolysis-gas chromatography-mass spectrometry,Py-GC-MS)结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)鉴别地理标志产品镇江香醋的方法。方法利用Py-GC/MS采集106个食醋样本的总离子流图,挑选21个... 目的建立热裂解-气相色谱-质谱法(pyrolysis-gas chromatography-mass spectrometry,Py-GC-MS)结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)鉴别地理标志产品镇江香醋的方法。方法利用Py-GC/MS采集106个食醋样本的总离子流图,挑选21个共有峰,并通过美国国家标准与技术研究院质谱数据库(National Institute of Standards and Technology Mass Spectral Database,NIST MS)对其进行定性分析。21个共有峰的峰面积组成样品的基本矢量数据,经标准化处理后,通过“去N法”筛选模型特征变量,并利用经典的PLS算法构建地理标志产品镇江香醋鉴别模型。结果模型验证结果显示:建模集食醋样品(71个)的正确识别率为94.4%,验证集食醋样品(106个样品)的正确识别率为96.2%,表现出较高的准确性和稳定性。结论本研究提供了一种简便、可靠的地理标志产品镇江香醋鉴别方法,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 镇江香醋 热裂解 气相色谱-质谱法 最小乘法
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基于改进动态偏最小二乘法故障检测方法 被引量:1
19
作者 张珂 杨鹏宇 +1 位作者 石怀涛 郭瑾 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期167-178,共12页
目的 针对滚动轴承早期故障的特征信号微弱,在实际运转中由于数据具有时序相关性,使得滚动轴承早期阶段的故障特征提取难度增大等问题,提出一种基于深度分解理论的改进动态偏最小二乘法(DeepDPLS)的滚动轴承早期故障检测方法。方法 首... 目的 针对滚动轴承早期故障的特征信号微弱,在实际运转中由于数据具有时序相关性,使得滚动轴承早期阶段的故障特征提取难度增大等问题,提出一种基于深度分解理论的改进动态偏最小二乘法(DeepDPLS)的滚动轴承早期故障检测方法。方法 首先选择时滞参数使原始数据矩阵形成动态增广矩阵,确定深度分解的阶数;再应用深度分解理论得到分解生成的各个子空间;最后用偏最小二乘法(PLS)计算各个子空间的统计量和控制限,通过将每一个子空间的统计量与其对应的控制限进行比较来判别系统是否发生故障。结果 提出的DeepDPLS与PLS及其相关方法相比,极大地提高了滚动轴承的早期故障检测率;与DeepPLS相比,在一阶分解时故障检测率可达到100%,建立的模型更加精确,能更早地检测出滚动轴承的早期故障。结论 笔者提出的基于DeepDPLS的检测方法对于滚动轴承的早期故障检测是可行、有效的。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障检测 最小乘法 多阶分解 动态特性
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基于偏最小二乘法的手机贴膜红外光谱特征分析 被引量:1
20
作者 姜红 周飞翔 周贯旭 《化学研究与应用》 CAS 北大核心 2024年第4期766-770,共5页
为了建立一种快速无损的手机贴膜检验的分析方法,采用傅立叶变换红外光谱仪对65个手机贴膜样品进行检验。对原始数据进行标准化处理,然后计算二阶导数,最后结合偏最小二乘法降低二阶求导数据的维度。使用聚类分析对样本进行分类,并使用... 为了建立一种快速无损的手机贴膜检验的分析方法,采用傅立叶变换红外光谱仪对65个手机贴膜样品进行检验。对原始数据进行标准化处理,然后计算二阶导数,最后结合偏最小二乘法降低二阶求导数据的维度。使用聚类分析对样本进行分类,并使用人工神经网络进行分析和预测。结果显示,65个手机贴膜在人工神经网络的训练集和测试集中的正确率均达到97.9%。该方法方便快捷,对样品无损且用量少,为手机贴膜的分类提供有力的支持。 展开更多
关键词 手机贴膜 红外光谱 最小乘法 人工神经网络
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