![Phân tích tư tưởng của nhân dân qua đoạn thơ: Những người vợ nhớ chồng… Những cuộc đời đã hóa sông núi ta trong Đất nước của Nguyễn Khoa Điềm](https://timtailieu.net/upload/document/136415/phan-tich-tu-tuong-cua-nhan-dan-qua-doan-tho-039-039-nhung-nguoi-vo-nho-chong-nhung-cuoc-doi-da-hoa-song-nui-ta-039-039-trong-dat-nuoc-cua-nguyen-khoa-136415.jpg)
Prediction of compressive strength of concrete at high heating conditions by using artificial neural network-based Bayesian regularization
Số trang: 13
Loại file: pdf
Dung lượng: 650.66 KB
Lượt xem: 8
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
In this study, an artificial neural network-based Bayesian regularization (ANN) model is proposed to predict the compressive strength of concrete. The database in this study includes 208 experimental results synthesized from laboratory experiments with 9 input variables related to temperature change and design material composition.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Prediction of compressive strength of concrete at high heating conditions by using artificial neural network-based Bayesian regularization
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Prediction of compressive strength of concrete at high heating conditions by using artificial neural network-based Bayesian regularization
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Machine learning Compressive strength Bayesian regularization K-fold cross-validation Mean square errorTài liệu liên quan:
-
9 trang 188 0 0
-
Nuclear energy system's behavior and decision making using machine learning
8 trang 114 0 0 -
95 trang 72 0 0
-
Ebook Disrupting finance: FinTech and strategy in the 21st century
194 trang 54 0 0 -
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo dành cho mọi người - ThS. Nguyễn Ngọc Tú
149 trang 54 0 0 -
Knowledge management system building blocks
12 trang 47 0 0 -
Ebook The data science design manual: Part 2
240 trang 45 0 0 -
Phát hiện tin giả với python và machine learning
14 trang 44 0 0 -
Building credit scoring process in Vietnamese commercial banks using machine learning
14 trang 43 0 0 -
Pseudorandom sequences classification algorithm
8 trang 42 0 0