Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule: a case study in modeling the compressive strength of concrete
Số trang: 7
Loại file: pdf
Dung lượng: 498.87 KB
Lượt xem: 13
Lượt tải: 0
Xem trước 1 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
This paper presents the algorithms for training an artificial neural network (ANN) for regression analysis; the algorithm is based on the generalized delta rule. The training method of a simple neuron model and an ANN model are presented and generalized. The models are then programed in Visual C# .NET and applied to predict the compressive strength of concrete mixes. Three datasets, collected from the literature, are used to demonstrate the applications of the models.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule: a case study in modeling the compressive strength of concrete
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule: a case study in modeling the compressive strength of concrete
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Duy Tân Artificial neural network The generalized delta rule The compressive strength of concrete Regression analysis The squared error lossGợi ý tài liệu liên quan:
-
Biểu tượng hoa trong thơ haiku của Matsuo Basho và Yosa Buson
10 trang 216 0 0 -
Xây dựng ontology trợ giúp ra quyết định về đào tạo cho các trường Đại học ở Việt Nam
10 trang 159 0 0 -
8 trang 119 0 0
-
10 trang 95 0 0
-
Xây dựng hệ thống tích hợp liên tục nội bộ sử dụng công cụ nguồn mở Jenkins và Gitlab
11 trang 88 0 0 -
Biểu tượng trong một số tiểu thuyết về chiến tranh biên giới Tây Nam Việt Nam
12 trang 83 0 0 -
Đánh giá tính năng lớp phun hệ vật liệu gốm Al2O3 - TiO2
11 trang 52 0 0 -
Short-term load forecasting using long short-term memory network
4 trang 48 0 0 -
Modernity in some of Kawabata's short stories
6 trang 36 0 0 -
Ứng dụng IoT giám sát và điều hướng hệ thống pin năng lượng mặt trời công suất nhỏ
11 trang 31 0 0