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上世紀八十年代,神經網絡和專家系統技術取得了較大的進展,促進了智能控制的研究走向成熟。
數據清洗過程是對河北供暖鍋爐阻垢劑多少錢設備在線監測數據預處理的一個重要環節,針對數據清洗步驟繁瑣,易導致連續性數據被破壞等問題,提出一種基于混合自適應性矩估計和隨機梯度下降算法優化的堆棧降噪自編碼器的數據清洗方法.首先,引入自適應性矩陣估計和隨機梯度下降的混合算法,以不斷調整堆棧降噪自編碼器模型的網絡參數.其次,利用模型訓練正常狀態數據,獲取數據的隱藏特征,得到正常狀態下的重構誤差.再次,用該模型檢測異常狀態數據,根據其重構誤差分析各種類型的數據對模型的影響,并對"臟數據"和反映設備故障的異常數據進行快速分類清洗修復.通過某電廠鍋爐監測數據的清洗修補實驗,證明了該方法能準確識別出"臟數據",修補后的數據亦能遵循數據整體的分布規律,滿足了數據的清洗要求,為后續數據分析挖掘和設備故障診斷工作奠定了良好的基礎。
現在比較流行的采暖方式主要有:空調采暖、散熱片(暖氣片)采暖和地暖。三種方式各有特色,從供應熱量的河北供暖鍋爐阻垢劑多少錢設備來說,需要注意的就是這三種采暖方式產生的溫差問題。
在使用模塊河北供暖鍋爐阻垢劑多少錢供熱的小區內,單臺鍋爐的功率一般不是很大,每個鍋爐房有不少于3臺鍋爐,為整個小區進行供熱。
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