[1]孔利利.基于精煤灰分预测的重介悬浮液密度自动设定系统设计[J].选煤技术, 2015(04):68-71.[J].选煤技术, 2015, (04):68-71
[2]张娟莉, 康文泽, 张相国, 范成江, 娄永强.桃山选煤厂精煤灰分预测的探讨[J].洁净煤技术, 2007(04):15-17.[J].洁净煤技术, 2007, (04):15-17
[3]欧阳其春, 郑诚, 王昊鑫.重介分选过程参数实时预测及智能控制技术研究[J].选煤技术, 2020(06):91-95.[J].选煤技术, 2020, (06):91-95
[4]郭静文.小电流接地系统单相接地故障选线方法研究[D].西安理工大学, 2019.
[5]刘月灿, 孙建刚, 周逸, 张晓亮, 丁雪伟, 李伟良.基于EMD-LSTM的短期负荷预测模型[A]. 中国电机工程学会电力信息化专业委员会.生态互联 数字电力——2019电力行业信息化年会论文集[C].中国电机工程学会电力信息化专业委员会:人民邮电出版社电信科学编辑部, 2019:3.
[6]赵会茹, 赵一航, 郭森.基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测[J].中国电力, 2020, 53(06):48-55
[7]魏运清.基于RNN结构深度学习系统的白盒自动化测试方法的研究[D].山东大学, 2019.
[8]李成武, 董利辉, 王启飞, 王菲茵, 胡泊, 徐晓萌.煤岩微弱电磁信号的噪声源识别及去噪方法[J].煤炭学报, 2016, 41(08):1933-1940
[9]卢绪祥, 苏一鸣, 吴家腾, 李录平.基于及灰色关联度的滑动轴承润滑状态故障诊断研究[J].动力工程学报, 2016, 36(01):42-47
[10]张德祥, 汪萍, 吴小培, 高清维.基于和非线性峭度的齿轮故障诊断[J].振动.测试与诊断, 2012, 32(01):56-61
[11]田丰, 汪云甲, 王昆, 王猛.基于经验模态分解的井架变形信号自适应降噪研究[J].煤炭工程, 2012(04):109-111.[J].煤炭工程, 2012, (04):109-111
[12]解志杰, 宋宝玉, 郝明晖, 张锋.自适应时间尺度分解方法及其应用[J].哈尔滨工业大学学报, 2015, 47(01):33-39
[13]艾玲梅, 王珏.基于奇异值分解诊断震颤的新方法[J].生物医学工程学杂志, 2009, 26(06):1335-1339
[14]原凯, 岳中文, 付晓强, 李明洋, 张士春.爆破震动信号在不同掏槽形式下的分析[J].煤炭工程, 2018, 50(05):100-103
[15]秦丽萍.基于深度神经网络和注意力机制的文本分类研究[D].湖南大学, 2019.
[16]金永泽.高速列车制动过程建模与参数辨识方法[D].西安理工大学, 2019.
[17]李建华.基于随机过程建模的机械装备剩余寿命预测研究[D].浙江工业大学, 2019. |