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蔡安辉; 潘冶; 刘永刚; 孙国雄;
东南大学,机械系,江苏,南京,210096;
人工神经网络; 正交实验; 预测特点; 样本集;
机译：基于正交实验设计方法和人工神经网络的IPM机器几何优化
机译：SAPO-34的高温合成：应用L9田口正交设计研究实验参数的影响
机译：陶瓷浆料多目标和多因素设计的优化方法：与人工神经网络相结合的正交实验设计
机译：基于正交实验的互动基于正交实验的HSS触生寿命的多因素效果分析
机译：从基因组组装到神经网络辅助常规基于常规的遗传学的定量遗传学复杂性状的预测=基因瘤组装的定量遗传学达到pH的基因组预测借助人工神经网络的帮助
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机译：生物识别系统的灵敏度分析：基于正交实验设计的方法论。
机译：多个线性回归-人工神经网络混合模型，用于预测能够形成人工神经网络的纯有机化合物的临界体积，该纯神经化合物可以输出基于整数的基于整数的值的基于分子的临界体积
机译：多个线性回归-人工神经网络混合模型，用于预测能够形成人工神经网络的有机化合物的临界压力，所述人工神经网络输出的是基于多个因数分布的因数离散度的值
机译：多个线性回归-人工神经网络混合模型，用于预测能够形成人工神经网络的纯有机化合物的心态因素，而该神经网络可以根据多个因数的摩尔分数来描述基于多个点的值
抱歉，该期刊暂不可订阅，敬请期待！
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