基于深度学习和启发式算法的燃料电池建模及寻优

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共5讲 更新到第6讲
当前总时长:2小时20分58秒
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本课适合哪些人学习:

1.燃料电池系统建模的学生,工程师

2.想熟悉流程工业数据建模的人员

3.想学习深度学习和启发式算法的人员


你会得到什么:

1.掌握深度学习时序建模的方法,了解人工智能在化工等流程工业中的具体应用

2.燃料电池建模

3.调度寻优算法

4.基于Python的计算机编程

5.人工智能建模


课程介绍:

本课程通过燃料电池为例讲解如何通过深度学习和启发式寻优算法进行系统建模及寻优帮助学员入门人工智能建模和燃料电池


课程相关图片:

  • 第1讲 数据驱动的燃料电池系统建模
  • 第2讲 python的基础入门
  • 第3讲 gru和seq2seq介绍
  • 第4讲 遗传算法的基本原理及使用方法
  • 第5讲 神经网络入门采用seq2seq预测正弦函数
  • 第6讲 第五节 结合遗传算法和神经网络的燃料电池预测
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首次发布时间:2023-04-05
最近编辑:12月前
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