کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6905802 | 862824 | 2014 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Numerical study on the feasibility of dynamic evolving neural-fuzzy inference system for approximation of compressive strength of dry-cast concrete
ترجمه فارسی عنوان
مطالعه عددی در مورد امکان تحقق پویا سیستم استنتاج فازی عصبی برای تقریب قدرت فشاری بتن خشک
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
- For the first time, dynamic evolving neural-fuzzy system (DENFIS) was used to predict the compressive strength of dry-cast concretes.
- For comparison purposes, 6 nonlinear regression, 6 neural network, 5 ANFIS, 3 online first-order TSK DENFIS, 3 offline first-order TSK DENFIS, and 3 offline high-order TSK DENFIS models were developed.
- DENFIS model with high-order TSK inference system was found to be more robust than first-order TSK online and offline models.
- High-order DENFIS model could be trained to produce more reliable prediction results in comparison with neural network, ANFIS and nonlinear regression models.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Soft Computing - Volume 24, November 2014, Pages 572-584
Journal: Applied Soft Computing - Volume 24, November 2014, Pages 572-584
نویسندگان
Jafar Sobhani, Meysam Najimi,