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Knn职业预测技术，基于邻近算法原理，广泛应用于数据挖掘与机器学习领域，尤其在职业发展路径分析、人才匹配等方面展现出卓越性能。通过精准识别模式，Knn能够帮助企业和个人做出更科学的职业规划决策。本页面汇集了1431个精选资源，涵盖理论研究、案例分析及实战项目，是电子工程师深入理解Knn算法、提升数据分析能力的理想选择。立即探索，开启您的智能职业规划之旅！

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提出了一种基于BP神经网络的浮选机液位稳定及液泡厚度的预测模型。预测模型主要以搅拌槽输出的矿浆流量，扫选输入流量，精选尾矿流量等为输入量，以液泡厚度为输出量，网络隐含层单元个数与中心向量采用正交最小二乘法（OLS）。同时，在此基础上在通过Matlab软件来分析液泡厚度情况，并给出了预测及预警信息。从...

📅 👤 haoxiyizhong
浮选机 在线检测 分 液位

针对直接转矩控制（DTC）技术中采用的传统滞环控制存在转矩及电流脉动大，过电压扇区时磁链轨迹畸变的缺点，提出一种基于定子磁链矢量预测的直接转矩控制方法。首先，根据磁链和转矩的偏差，预测出下一个控制周期的磁链矢量；然后，用预测磁链矢量减去当前的磁链矢量，得到需要加在电机定子上的电压矢量，以补偿当前的偏...

📅 👤 ommshaggar
DTC 定子磁链 矢量 系统研究

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