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[期刊论文] 作者：韩哲哲,
来源：城市建设理论研究（电子版） 年份：2004
在做市政排水工程设计的时候，我们必须要非常了解城市发展的特点以及市政工程的具体特点，同时还要考虑各方面的因素，把它们真正的融入市政排水工程的工作中，要把技术放在主体地位......
[期刊论文] 作者：韩哲哲,
来源：商品与质量 年份：2021
水利工程建设对于居民正常用水有着重要意义，也是基础设施建设是否完善的重要标志，因此，怎样完善水利工程的建设，让工程质量与水平得到提高，从而进一步保障人民生活品质已成为当前......
[学位论文] 作者：韩哲哲,
来源： 年份：2013
随着西电东输项目的开展,大电网互联已成为未来电网的发展趋势,与此同时,电网稳定性问题就更加突出。经研究发现,在某种工作环境下或满足一定参数时,在电力系统将产生混沌振荡现象,这对互联电网的稳定性及安全性是有害的。混沌作为一种新型领域得到了越来越多人......
[期刊论文] 作者：张祥,韩哲哲,,
来源：科技展望 年份：2016
本文主要讲述了FF通讯与HART通讯的区别和优缺点。This article describes the difference between FF communication and HART communication and advantages and disadva...
[期刊论文] 作者：韩哲哲,张祥,韩婷,,
来源：山东工业技术 年份：2016
本文介绍了FF仪表与DCS基本知识,并讲述了FF仪表在DCS系统中应用时需要注意的事项。...
[期刊论文] 作者：韩婷,朱素平,韩哲哲,
来源：河南科技：上半月 年份：2013
在周期性负荷扰动情况下,同步发电机可能诱发混沌振荡现象,严重威胁电网运行安全性。为解决此问题,本文提出了基于等效控制的神经网络滑模控制策略。首先系统利用等效控制方...
[期刊论文] 作者：余印振,韩哲哲,许传龙,
来源：中国电机工程学报 年份：2022
NOx浓度的准确预测对于燃烧优化控制至关重要,有利于提高能源利用效率和减少环境污染.提出了一种基于深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的NOx浓度预测方法.该方法首先利用DCNN对火焰图像的深层......
[期刊论文] 作者：吴梦佳, 杨隆, 江渭, 李静, 韩哲哲,,
来源：农家参谋 年份：2004
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[期刊论文] 作者：孙先亮,李健,韩哲哲,许传龙,,
来源：化工学报 年份：2020
针对电容层析成像技术的图像重建问题,提出了基于数据驱动的卷积神经网络图像重建方法。根据气固两相流的流型特点,通过数值模拟的方法随机生成了60000组介质分布图像,并利用有限元法计算了与之对应的电容向量,从而建立了一个"电容向量-介质分布"数据集;然后根......
[期刊论文] 作者：王红君,韩哲哲,赵辉,岳有军,
来源：计算机测量与控制 年份：2012
在周期性负荷扰动情况下，同步发电机可能诱发混沌振荡现象，严重威胁电网运行安全性；为解决此问题，采用精确线性化控制方法来设计混沌控制器；首先，系统的数学模型经过状态变换，对非线......
[期刊论文] 作者：王煜伟,田宏伟,秦永新,韩哲哲,许传龙,,
来源：动力工程学报 年份：2020
提出了一种基于火焰图像和卷积稀疏自编码(CSAE)的燃烧工况监测方法。该方法利用具有深层结构的CSAE网络提取火焰图像的关键特征,并将其输入到Soft-max分类器中进行燃烧工况识别。利用在300 MW电站锅炉上获取的火焰图像验证了该方法的可行性。结果表明:CSAE-Sof......
[期刊论文] 作者：张杰,齐琪,韩哲哲,李健,张彪,许传龙,
来源：东南大学学报（自然科学版） 年份：2021
提出一种基于深度学习和光场成像的火焰三维温度场快速重建算法.该算法利用卷积神经网络对火焰光场图像进行深层特征提取,建立了光场图像与三维温度场之间的映射关系,从而实现火焰三维温度场的快速重建;利用视在光线法构建了火焰光场图像和三维温度场数据集,对......
[期刊论文] 作者：孙先亮1,李健1,2,韩哲哲1,许传龙1,
来源：化工学报 年份：2020
针对电容层析成像技术的图像重建问题,提出了基于数据驱动的卷积神经网络图像重建方法.根据气固两相流的流型特点,通过数值模拟的方法随机生成了60000组介质分布图像,并利用...
[期刊论文] 作者：韩哲哲,段德智,倪浩伟,李金健,刘煜东,李健,张彪,许传龙,,
来源：东南大学学报(自然科学版) 年份：2020
提出一种基于深度神经网络的燃烧监测方法.该方法利用具有深层结构的堆栈降噪自编码(SDAE)提取火焰图像特征,并将其输入到高斯过程分类器(GPC)中,从而识别燃烧工况.针对SDAE训练集中未出现的新燃烧工况,使用少量新工况的标签图像对GPC进行重新训练,即可扩大监测......
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