A multiobjective prediction model with incremental learning ability by developing a multi-source filter neural network for the electrolytic aluminium process
Improving current efficiency and reducing energy consumption are two important technical goals of the electrolytic aluminum process (EAP). However, because the process involves complex noise characteristics (i.e., unknown types, redundant distributions and variable forms), it is very difficult to ac...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Yao, Lizhong, Ding, Wei, He, Tiantian, Liu, Shouxin, Nie, Ling |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/163863 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Inverse Kalman filtering problems for discrete-time systems
بواسطة: Li, Yibei, وآخرون
منشور في: (2024) -
Locally-linearized Particle Filter
بواسطة: GAN LUHUI
منشور في: (2013) -
Nonlinear model predictive control for the polymorphic transformation of l-glutamic acid crystals
بواسطة: Hermanto, M.W., وآخرون
منشور في: (2014) -
Dynamic multiobjective optimization using evolutionary algorithm with kalman filter
بواسطة: Muruganantham, A., وآخرون
منشور في: (2014) -
Kalman filtering : with real-time applications. (4th ed.)
بواسطة: Chui, C. K., وآخرون
منشور في: (2017)