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机译:利用多层意识形分析和高斯工艺回归预测纳米流体粘度
Univ Coll Engn Dindigul 624622 Tamil Nadu India;
Parisutham Inst Technol &
Sci Thanjavur 613005 Tamil Nadu India;
Nanofluids; Temperature; Artificial neural network; Multilayer perceptron; Gaussian process regression;
机译:使用多层感知器人工神经网络(MLP-ANN)准确预测纳米流体的粘度
机译:用于不同氧化物/例如纳米流体的实验研究的独特多层的Perceptron模型(ANN)
机译:使用MCNPX代码对不同多层的Perceptron和一般回归神经网络的比较
机译:使用Logistic回归和多层感知器(MLP)的移动网络客户流失预测
机译:协同机会人机预测:高斯过程回归的主动误差分析与缓解
机译:基于深度学习的抓取强度预测方法:多层感知和多项式回归方法的比较
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机译:多输出局部高斯过程回归:不确定性量化的应用