【摘 要】
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空调在日常生活中已经得到了广泛的应用,随着机组的不断运行,空调不可避免的会出现故障。制冷系统是空调的核心部分,在制冷系统中,制冷剂充注量故障是比较重要和典型,拥有较高的研究价值的故障之一。因此,科学而准确的检测出空调制冷剂充注量是否发生故障对于提高空调的运行效率和使用寿命,节约资源具有重要的意义。随着计算机技术的不断进步,数据挖掘技术为提高空调机组运行的安全性和高效性提供了一个有效的解决思路。针对
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空调在日常生活中已经得到了广泛的应用,随着机组的不断运行,空调不可避免的会出现故障。制冷系统是空调的核心部分,在制冷系统中,制冷剂充注量故障是比较重要和典型,拥有较高的研究价值的故障之一。因此,科学而准确的检测出空调制冷剂充注量是否发生故障对于提高空调的运行效率和使用寿命,节约资源具有重要的意义。随着计算机技术的不断进步,数据挖掘技术为提高空调机组运行的安全性和高效性提供了一个有效的解决思路。针对以上提到的内容,阐述了故障诊断的研究现状及相关技术,研究了相关机器学习算法,进一步深入研究了如何使用机器
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烷基次膦酸盐是一种新型绿色环保无卤阻燃剂,具有优异的阻燃效果、耐高温氧化性能和耐水解性能等优点,从毒理学和环保角度未发现有任何负作用,同时其阻燃改性的高分子材料机械性能好,色泽佳,烟密度低,已经广泛应用于汽车、家电、电子电气工业中。目前全球市场上二烷基次膦酸盐阻燃剂商业化的只有二乙基次膦酸盐类。因此,开发高品质二烷基次膦酸盐阻燃剂并使之产业化对国民经济具有深远的意义。本论文基于目前二丙基次膦酸铝(
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