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公开(公告)号：CN117727030A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410028456.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的沸腾危机气泡临界填充因子预测方法，包括：1、沸腾气泡样本数据的获取和预处理，2、使用蒙特卡洛模拟计算临界填充因子，3、沸腾气泡样本标签的分配，4、建立沸腾危机分类网络，5、训练得到最优沸腾危机分类模型，6、利用最优沸腾危机分类模型对临界填充因子的预测。本发明能准确预测出沸腾危机位形的临界填充因子，从而能提高临界填充因子的预测精度，并能降低时间复杂度和分类的误差。
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