Wynik wyszukiwania
Zapytanie: ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Liczba odnalezionych rekordów: 6



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/6
Nr opisu: 0000135574   
Operational load monitoring of a composite panel using artificial neural networks.
[Aut.]: Waldemar Mucha, Wacław Kuś, J. C. Viana, J. P. Nunes.
-Sensors 2020 vol. 20 iss. 9, s. 1-17, bibliogr. 41 poz.. Impact Factor 3.275. Punktacja MNiSW 100.000

monitorowanie obciążenia operacyjnego ; sztuczne sieci neuronowe ; strukturalne monitorowanie stanu zdrowia ; metoda elementów skończonych ; pomiar odkształcenia ; panel kompozytowy o żebrach typu omega

operational load monitoring ; artificial neural networks ; structural health monitoring ; finite element method ; strain measurement ; omega-stiffened composite panel

2/6
Nr opisu: 0000136249
Simulations of electrical conductivity of composite materials and optimization of artificial neural networks.
[Aut.]: Sofija Kekez.
W: Concrete durability and service life planning. Proceedings of ConcreteLife'20. Eds. Konstantin Kovler, Semion Zhutovsky, Sabrina Spatari, Ole M. Jensen. Cham : Springer, 2020, s. 148-152, bibliogr. 6 poz. (Rilem bookseries ; vol. 26 2211-0844). Punktacja MNiSW 20.000

monitorowanie stanu technicznego ; przewodnictwo elektryczne ; kompozyty cementowe ; nanorurki węglowe ; sztuczne sieci neuronowe

structural health monitoring ; electrical conductivity ; cementitious composites ; carbon nanotubes ; artificial neural networks

3/6
Nr opisu: 0000138519   
Studying the level of sustainable energy development of the European Union countries and their similarity based on the economic and demographic potential.
[Aut.]: Magdalena Tutak, Jarosław Brodny, D. Siwiec, R. Ulewicz, P. Bindzar.
-Energies 2020 vol. 13 iss. 24, s. 2-31, bibliogr. 100 poz.. Impact Factor 2.702. Punktacja MNiSW 140.000

zrównoważony rozwój energetyczny ; kraje Unii Europejskiej ; energia-środowisko-gospodarka-społeczeństwo ; sztuczne sieci neuronowe ; TOPSIS

sustainable energy development ; European Union countries ; energy-environment-economy-society ; artificial neural networks ; TOPSIS

4/6
Nr opisu: 0000138162   
Using the LSTM network to forecast the demand for electricity in Poland.
[Aut.]: Anna Manowska.
-Appl. Sci. 2020 vol. 10 iss. 23, s. 1-16, bibliogr. 32 poz.. Impact Factor 2.474. Punktacja MNiSW 70.000

prognozowanie długoterminowe ; zużycie energii elektrycznej ; szereg czasowy ; nauczanie maszynowe ; sztuczne sieci neuronowe ; LSTM

long-term forecasting ; electricity consumption ; time series ; machine learning ; artificial neural networks ; LSTM

5/6
Nr opisu: 0000138298   
Using the LSTM network to forecast the demand for hard coal.
[Aut.]: Anna Manowska.
-Gosp. Sur. Miner. 2020 vol. 36 iss. 4, s. 33-48, bibliogr. 25 poz.. Impact Factor 0.588. Punktacja MNiSW 70.000

szeregi czasowe ; analiza składowych głównych ; sztuczne sieci neuronowe ; LSTM ; sprzedaż węgla kamiennego

time series ; principal component analysis ; artificial neural networks ; LSTM ; sales of hard coal

6/6
Nr opisu: 0000137560   
Optimization of neural networks structure selection in modelling spheroidal graphite cast iron for automotive camshafts.
[Aut.]: Kazimierz Witaszek, K. Garbala, Mirosław Witaszek, M. Rychter.
-Autobusy 2019 nr 12, s. 215-220, bibliogr. 17 poz.. Punktacja MNiSW 5.000

sztuczne sieci neuronowe ; optymalizacja strukturalna ; zużycie ; żeliwo sferoidalne ; symulator sieci neuronowej w Stuttgarcie ; sprężysta propagacja wsteczna

artificial neural networks ; structural optimization ; wear ; ductile cast iron ; Stuttgart neural network simulator ; resilient back-PROPagation

stosując format:
Nowe wyszukiwanie