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张学明;
湖北省公路管理局科研所;
钻孔灌注桩; 改进BP神经网络; 预测模型;
机译:基于人工神经网络的砂脚裙脚极限承载力预测
机译:基于人工神经网络的火灾下管状T形接头极限承载力预测
机译:基于人工神经网络和蚁群算法的浅层地基极限承载力确定新方法
机译:基于模型桩载荷试验结果的薄层桩端承载力评估方法研究第二部分:冲切模型极限承载力评估方法
机译:一种基于人工神经网络的数据矩阵符号基于激光的直接零件标记方法。
机译:基于RGB相机的土壤颜色分析与智能灌溉的人工神经网络:试验研究
机译:钻孔灌注桩桩基极限承载力与非线性变形的计算研究
机译:基于理论和实验的砂中单加权隔震基础的极限承载力和不对中
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:基于电子医疗记录的回顾性队列研究来确定药物不良反应的方法,基于电子数据记录的回顾性队列研究来检测药物不良反应或干预的方法以及基于药物的回顾性队列研究检测药物或药物的不良反应的方法
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