【摘 要】
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随着科学技术的进步与工业自动化的发展,工业设备逐渐趋于大型化、智能化与网络化,工业自动化生产复杂程度也越来越高。在生产过程中,不可避免地会出现由于器件老化、磨损及其他环境条件所导致的各类故障。在这种复杂工业生产过程中,一旦某一生产环节出现问题,轻则导致整个系统停车影响正常生产作业,重则造成设备损失与人员伤亡。因此,为确保工业生产过程的安全性及产品质量,需要对工业过程中可能出现的故障进行实时监测和诊
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随着科学技术的进步与工业自动化的发展,工业设备逐渐趋于大型化、智能化与网络化,工业自动化生产复杂程度也越来越高。在生产过程中,不可避免地会出现由于器件老化、磨损及其他环境条件所导致的各类故障。在这种复杂工业生产过程中,一旦某一生产环节出现问题,轻则导致整个系统停车影响正常生产作业,重则造成设备损失与人员伤亡。因此,为确保工业生产过程的安全性及产品质量,需要对工业过程中可能出现的故障进行实时监测和诊断。本文以TE(Tennessee-Eastman)化工过程为背景,利用数据驱动方法研究复杂工业过程故障
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对农村居民点用地整理是解决当前我国农村居民点用地浪费、居住环境不理想和增加我国耕地面积的一项重要举措,在十九大“乡村振兴战略”的背景下,研究农村居民点用地整理潜力,对积极开展农村居民点用地整理工作具有重要的理论和现实意义。针对当前农村居民点整理潜力评价方法效率低、易受主观因素影响的现状,本文提出利用BP人工神经网络方法对农村居民点建设用地整理潜力进行评价。以江苏省徐州市丰县14个镇为研究对象,在M
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