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1篇 您的检索式：作者名="Saeed Setayeshi"

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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	基于ANFIS的临界热流密度预测显示文摘临界热流密度(CHF)是影响水冷反应堆经济性和安全性的重要参数,对其做出准确预测是非常关键的。本文采用自适应神经.模糊推理系统(ANFIS)开发出了一种非常灵活的CHF预测新工具。借助已经发表的可靠实验数据完成了系统的训练和测试过程。与其他预测方法相比,ANFIS模型给出的CHF结果是可以接受的。对Vaziri在2007年提出的人工神经网络(ANN)模型作了改进,避免了出现过度拟合的问题。将改进ANN和ANFIS的测试误差进行了比较,发现基于固定入口条件、局部条件和固定出口条件开发的ANFIS的均方根误差(RMS)分别是4.79%、5.04%和11.39%;对于固定入口条件和固定出口条件,ANTIS对CHF值的预测性能都超过了多层感知器(MLP)神经网络;对于局部条件,ANFIS的预测结果也是可以接受的。	Salman Zaferanlouei Dariush Rostamifard Saeed Setayeshi 周磊(译) 闫晓(校)	2011	国外核动力2011，，2：	0

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