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基于深度神经网络的化学工艺危险自动化分析的方法

836   编辑:管理员   来源:北方有色网  
2023-03-19 06:35:12
本发明公开了一种基于深度神经网络的化学工艺危险自动化分析的方法,其特征在于,包括如下步骤:1)训练数据;2)模型训练;3)模型在线学习;4)节点编码;5)前向预测;6)结果后处理:本发明的有益效果是:化学工艺危险分析时间快,训练过程为离线过程,分析过程为秒级,时间快。
声明:
“基于深度神经网络的化学工艺危险自动化分析的方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
         
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