| 结合改进PSO算法和LSSVM的化工异常工况超早期监测预警研究 | |
| 刊名 | 电子测量与仪器学报
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| 2018 | |
| 卷号 | 32页码:36-41 |
| 关键词 | 化工过程 异常工况 超早期监测预警 粒子群优化 最小二乘支持向量机 |
| ISSN号 | 1000-7105 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 收录类别 | CSCD |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| URI标识 | http://www.corc.org.cn/handle/1471x/6262899 |
| 专题 | 中国石油大学（北京） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | . 结合改进PSO算法和LSSVM的化工异常工况超早期监测预警研究[J]. 电子测量与仪器学报,2018,32:36-41. |
| APA | (2018).结合改进PSO算法和LSSVM的化工异常工况超早期监测预警研究.电子测量与仪器学报,32,36-41. |
| MLA | "结合改进PSO算法和LSSVM的化工异常工况超早期监测预警研究".电子测量与仪器学报 32(2018):36-41. |
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