【摘 要】
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为了预测单发电火工品的感度性能,对标准概率神经网络进行了改进,采用温升、升温常数及集总热散失系数作为特征量,预测了单发电火工品的发火概率,结果表明发火概率预测值高的
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为了预测单发电火工品的感度性能,对标准概率神经网络进行了改进,采用温升、升温常数及集总热散失系数作为特征量,预测了单发电火工品的发火概率,结果表明发火概率预测值高的电火工品感度较高。
In order to predict the sensitivity performance of a single power generation pyrotechnic product, the standard probability neural network is improved. The temperature rise, temperature rise constant and lumped coefficient of heat loss are taken as the characteristic quantities to predict the firing probability of the single power generation pyrotechnic product. High probability of predicting the value of high electrical conductivity of fire products.
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