Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно. Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Using Generalized Regression Neural Network in Structural Engineering


Похожие книги   Готовые работы

Год выпуска: 2014
Автор: Seyed Vahid Razavi Tosee,Mohd Zamin Jumaat and Ahmed EI-Shafie
Издательство: Scholars' Press
Страниц: 116
ISBN: 9783639661255
Описание
 Traditional analysis methods used in Structural Engineering are reliable and can be successfully applied by solving several numerical equations. Another alternative analytical modeling method is Artificial Neural Networks (ANNs), which capture the numerical equations between its nodes and no formal formula is observable within the network generation. ANN system is an acceptable method in predicting experimental results. In this book, FBNN and GRNN are generated to predict the load-deflection analysis in the one-way non-strengthened and Carbon Fiber Reinforced Polymer (CFRP) strengthened RC slab. The GRNN was applied for situation where training data is insufficient for network generation. In addition, GRNN is also applied for the mechanical strength prediction of lightweight concrete and mortar.

Похожие книги

  1. G. Peter Zhang. Neural Networks in Business Forecasting. – М.: , 0. – 0 с.
  2. G. Peter Zhang. Neural Networks in Business Forecasting. – М.: , 0. – 0 с.
  3. Applications of Neural Networks in High Assurance Systems (Studies in Computational Intelligence). – М.: , 2010. – 280 с.
  4. F.Y. Cheng. Computational Mechanics in Structural Engineering. – М.: , 2010. – 0 с.
  5. Joaquin M Fuster. Memory in the Cerebral Cortex – An Empirical Approach to Neural Networks in the Human & Nonhuman Primate (Paper). – М.: , 1999. – 372 с.
  6. Joaquin M. Fuster. Memory in the Cerebral Cortex – An Empirical Approach to the Neural Networks in the Human & Nonhuman Primate. – М.: , 1994. – 372 с.
  7. Neural Networks in the Capital Markets. – М.: , 1994. – 392 с.
  8. Apostolos–Paul Refenes. Neural Networks in the Capital Market. – М.: , 2005. – 250 с.
  9. Adam Blum. WIE Neural Networks in C++. – М.: , 1992. – 224 с.
  10. Joey Rogers. Object-Oriented Neural Networks in C++. – М.: Morgan Kaufmann, 1996. – 300 с.
  11. Aubai Al khatib,Melih Kurt and Siegfried Heier. The Artificial Neural Networks in the wind energy industry. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 196 с.
  12. Gholam Hossein Roshani,Farzin Shama and Seyed Amir Hossein Feghhi. Some Applications of Artificial Neural Network in Nuclear Engineering. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 84 с.
  13. C.A. Bus. Robust design in Structural Engineering. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 276 с.
  14. Seyed Vahid Razavi Tosee,Mohd Zamin Jumaat and Ahmed EI-Shafie. Using Generalized Regression Neural Network in Structural Engineering. – М.: Scholars' Press, 2014. – 116 с.
  15. Muhammad Atta Othman A. Khfagy. Artificial Neural Networks Applied For Digital Images with Matlab Code. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 152 с.
  16. Apoorva Kumar Singhal. Neural Network Analysis. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 60 с.
  17. Bhawna Garg and Deepak Saxena. Application of Neural Networks in Area of Management Decision Making. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 64 с.

Посмотреть другие результаты поиска

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Разработка нового товара в маркетинге
Маркетинг 		Курсовая работа
40 стр.
Последствия операции НАТО
Политология 		Диплом
80 стр.
Математические модели океанических течений
Переводоведение (теория перевода) 		Курсовая работа
42 стр.
Продвижение брендов в шоу-бизнесе
Электроснабжение городов и промышленных предприятий 		Диплом
79 стр.

Искать другие темы


Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Дима
марин спасибо за дипломный проект