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申请/专利权人：中山大学
申请日：2024-04-10
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261056A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06F30/28;G06N3/048;G06N3/088;G06F113/14;G06F119/04;G06F113/08;G06F119/14
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及计算机科学和工程技术领域，公开了RBF神经网络驱动的液态铅铋合金的管道冲蚀寿命预测方法及系统，包括以下具体步骤：实时采集液态铅铋合金的管道冲蚀数据；对采集到的原始数据进行预处理，得到训练数据集；基于径向基函数RBF神经网络结构建立寿命预测模型；通过训练数据集，采用自适应优化策略训练寿命预测模型；通过训练好的寿命预测模型进行实时的液态铅铋合金的管道冲蚀寿命预测。本发明解决了现有技术无法适用于液态铅铋合金的管道冲蚀寿命预测的的问题，且具有自适应性和实时性强的特点。
主权项：1.RBF神经网络驱动的液态铅铋合金的管道冲蚀寿命预测方法，其特征在于：包括以下具体步骤：实时采集液态铅铋合金的管道冲蚀数据；对采集到的原始数据进行预处理，得到训练数据集；基于径向基函数RBF神经网络结构建立寿命预测模型；通过训练数据集，采用自适应优化策略训练寿命预测模型；通过训练好的寿命预测模型进行实时的液态铅铋合金的管道冲蚀寿命预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 RBF神经网络驱动的液态铅铋合金的管道冲蚀寿命预测方法及系统
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