机译:加工表面粗糙度数据的一隐藏层和两隐藏层预测神经网络建模中的三重与五重交叉验证
Dept. of Industrial & Manufacturing Engineering & Technology, Bradley University, Peoria, Illinois, USA;
data mining; cross validation; neural networks; predictive modeling; machining surface roughness; ISO 13565;
机译:加工实验数据的预测回归建模中的三重对照和五重对照以及个人数据与平均值的交叉验证
机译:人工神经网络与遗传算法相结合的最小化粗糙度的加工参数预测建模与优化
机译:使用人工神经网络对加工过程中的木材表面粗糙度进行建模
机译:三倍VS。预测的神经网络建模中的五重交叉验证来自转弯表面粗糙度研究
机译:预测随机临床试验数据的个体治疗效果:用于机器学习方法的嵌套交叉验证评估框架
机译:AWJM方法对AZ91D镁合金加工表面层的影响以及粗糙度参数的神经网络模拟
机译:使用回归和神经网络方法对D2工具钢电放电加工表面粗糙度的预测建模与分析