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[期刊论文] 作者：宋梅村,,
来源：中国服饰 年份：2008
曾几何时,评上名牌成为企业莫大的荣耀,服装界尤其如是,评上名牌,大概有点像罩上了武林中传奇的鹰爪铁布衫,刀枪不入,上升到“会当凌绝顶,一览众山小”的孤独不败的境界,中国...
[期刊论文] 作者：宋梅村,,
来源：中国服饰 年份：2004
提起恒源祥,很多人都会想起那个由奶声奶气的童声念出的“恒源祥羊羊羊”的广告,据说这个初衷出于省钱的5秒钟广告创造了中国当代广告的经典,一直以来深为恒源祥人自豪,近两...
[期刊论文] 作者：宋梅村, 蔡琦,,
来源：原子能科学技术 年份：2011
针对屏蔽泵样本少、可测性和维修可达性差的特点,将灰色聚类理论应用于屏蔽泵的状态评估。该方法兼顾小样本和样本区间模糊性,根据各聚类指标的状态划分,利用白化函数将各聚...
[期刊论文] 作者：宋梅村, 蔡琦,,
来源：原子能科学技术 年份：2011
由于核动力装置经常会变负荷运行,为使功率与负荷匹配,需要知道反应堆功率的精确值以做出准确、及时的调整。但由于测量装置不确定性的存在,使得基于物理模型或实验模型的反...
[期刊论文] 作者：宋梅村,张宇声,,
来源：船海工程 年份：2007
介绍Fuzzy在线自校正PID参数控制器原理和该控制器在蒸发器汽水位控制系统中的应用,结果表明该控制方式取得了更优良的控制效果。...
[期刊论文] 作者：宋梅村,蔡琦,,
来源：武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 年份：2012
针对变工况过程中传统主元分析方法的模型不适应问题，通过稳定性因子分析，剔除过渡过程数据，并用模糊聚类方法将不同稳态工况进行分类，利用动态主元模型方法根据工况类型建立不同......
[期刊论文] 作者：宋梅村,蔡琦,,
来源：原子能科学技术 年份：2011
介绍了故障趋势预测的研究现状及支持向量回归的基本原理,将支持向量回归用于滚动轴承故障趋势的预测,并与其他方法（BP神经网络、灰色模型及灰色-AR模型）进行比较。结果表明,BP......
[期刊论文] 作者：张黎明,蔡琦,宋梅村,,
来源：原子能科学技术 年份：2013
针对当前核动力装置事故判断采用传统阈值报警方法难以实现早期预警这一问题，提出根据状态参数的变化趋势、利用RBF神经网络良好的局部特性对核动力装置运行状态趋势进行预测...
[期刊论文] 作者：宋超,陈力生,宋梅村,王伟,
来源：原子能科学技术 年份：2012
波纹管的破裂将给反应堆的安全运行带来隐患,甚至可能引发小破口事故。腐蚀是导致波纹管破裂的重要原因,在对波纹管腐蚀成因分析的基础上,结合波纹管腐蚀样本较少的特点,采用...
[期刊论文] 作者：宋超，陈力生，宋梅村，王伟，SONGChao，CHENLi-sheng，SONGMei-cun，WANGWei,
来源：原子能科学技术 年份：2012
...
[期刊论文] 作者：王晓龙, 盖秀清, 蔡琦, 陈玉清, 宋梅村,,
来源：原子能科学技术 年份：2012
为适应船用核动力装置变负荷运行工况时功率的调节,提出了一种基于运行数据统计学习的方法计算需求功率,并分别运用支持向量机和BP神经网络两种机器学习方法进行了数值试验。...
[会议论文] 作者：SONG Chao,CHEN Li-sheng,SONG Mei-cun,WANG Wei,宋超,陈力生,宋梅村,王伟,
来源：第八届(2012)北京核学会核应用技术学术交流会 年份：2012
波纹管的破裂将给反应堆的安全运行带来隐患,甚至可能引发小破口事故。腐蚀是导致波纹管破裂的重要原因,在对波纹管腐蚀成因分析的基础上,结合波纹管腐蚀样本较少的特点,...
[会议论文] 作者：SONG Chao,宋超,CHEN Li-sheng,陈力生,SONG Mei-cun,宋梅村,WANG Wei,王伟,
来源：第八届(2012)北京核学会核应用技术学术交流会 年份：2012
波纹管的破裂将给反应堆的安全运行带来隐患,甚至可能引发小破口事故。腐蚀是导致波纹管破裂的重要原因,在对波纹管腐蚀成因分析的基础上,结合波纹管腐蚀样本较少的特点,采用灰色理论对波纹管的腐蚀寿命进行预测,通过建立GM(1,1)模型,递推腐蚀量的变化规律。实......
[期刊论文] 作者：王晓龙，盖秀清，蔡琦，陈玉清，宋梅村，WANGXiao-long，GAIXiu-qing，CAIQi，CHENYu-qing，SONGMei-cun,
来源：原子能科学技术 年份：2012
...
[会议论文] 作者：WANG Xiao-long,王晓龙,GAI Xiu-qing,盖秀清,CAI Qi,蔡琦,CHEN Yu-qing,陈玉清,SONG Mei-cun,宋梅村,
来源：第八届(2012)北京核学会核应用技术学术交流会 年份：2012
为适应船用核动力装置变负荷运行工况时功率的调节，提出了一种基于运行数据统计学习的方法计算需求功率，并分别运用支持向量机和BP神经网络两种机器学习方法进行了数值试验。结果表明，在负荷急剧变化过程中，基于数据统计学习的方法计算精度优于物理模型法，特别是基于......
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