Книги з теми "Artificial Neural Network-based modeling"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-30 книг для дослідження на тему "Artificial Neural Network-based modeling".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Artificial neural network modeling of water and wastewater treatment processes. Hauppauge, N.Y: Nova Science Publishers, 2010.
Знайти повний текст джерелаKhataee, A. R. Artificial neural network modeling of water and wastewater treatment processes. Hauppauge, N.Y: Nova Science Publishers, 2010.
Знайти повний текст джерелаGuan, Biing T. Modeling training site vegetation coverage probability with a random optimization procedure: An artificial neural network approach. [Champaign, IL]: US Army Corps of Engineers, Construction Engineering Research Laboratories, 1998.
Знайти повний текст джерелаShanmuganathan, Subana, and Sandhya Samarasinghe, eds. Artificial Neural Network Modelling. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28495-8.
Повний текст джерелаS, Mohan. Artificial neural network modelling. Roorkee: Indian National Committee on Hydrology, 2007.
Знайти повний текст джерелаNational Hydrology Symposium (4th 1993 Cardiff, Wales). Rainfall-runoff modeling as a problem in artificial intelligence: experience with a neural network. Fourth National Hydrology Symposium: (held at) University of Wales College of Cardiff 13-16th September 1993. (London?): British Hydrological Society, 1993.
Знайти повний текст джерелаThrun, Sebastian. Explanation-Based Neural Network Learning: A Lifelong Learning Approach. Boston, MA: Springer US, 1996.
Знайти повний текст джерелаThrun, Sebastian. Explanation-based neural network learning: A lifelong learning approach. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1996.
Знайти повний текст джерелаWhite, Roger. The artificial intelligence of urban dynamics: Neural network modelling of urban structure. [Toronto]: Centre for Urban and Community Studies, University of Toronto, 1989.
Знайти повний текст джерелаDaniel, Sarit. Wavelet based artificial neural network and entropy detection techniques for a chaosmaker. Ottawa: National Library of Canada, 2002.
Знайти повний текст джерелаTucci, Mario, and Marco Garetti, eds. Proceedings of the third International Workshop of the IFIP WG5.7. Florence: Firenze University Press, 2002. http://dx.doi.org/10.36253/88-8453-042-3.
Повний текст джерелаT, Bialasiewicz Jan, and Langley Research Center, eds. Neural network modeling of nonlinear systems based on Volterra series extension of a linear model. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1992.
Знайти повний текст джерелаDolk, Daniel. Modeling for Decision Support in Network-Based Services: The Application of Quantitative Modeling to Service Science. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012.
Знайти повний текст джерелаM, Senthilkumar, and Bhabha Atomic Research Centre, eds. A self-learning approach based on artificial neural network (ANN) for the characterization, analysis and inverse synthesis of thin film optical coatings. Mumbai: Bhabha Atomic Research Centre, 2001.
Знайти повний текст джерелаDi, Wei, Anurag Bhardwaj, and Jianing Wei. Deep Learning Essentials: Your hands-on guide to the fundamentals of deep learning and neural network modeling. Packt Publishing, 2018.
Знайти повний текст джерелаSamarasinghe, Sandhya, and Subana Shanmuganathan. Artificial Neural Network Modelling. Springer, 2018.
Знайти повний текст джерелаSamarasinghe, Sandhya, and Subana Shanmuganathan. Artificial Neural Network Modelling. Springer London, Limited, 2016.
Знайти повний текст джерелаSamarasinghe, Sandhya, and Subana Shanmuganathan. Artificial Neural Network Modelling. Springer, 2016.
Знайти повний текст джерелаButyrskiy, Evgeniy, and Alexandr Matveev. Mathematical modeling of systems and processes. Strategy of the Future, 2022. http://dx.doi.org/10.37468/book_011222.
Повний текст джерелаArtificial Neural Network-Based Optimized Design of Reinforced Concrete Structures. CRC Press LLC, 2022.
Знайти повний текст джерелаWon‐Kee Hong. Artificial Neural Network-Based Optimized Design of Reinforced Concrete Structures. Taylor & Francis Group, 2023.
Знайти повний текст джерелаArtificial Neural Network-Based Optimized Design of Reinforced Concrete Structures. CRC Press LLC, 2022.
Знайти повний текст джерелаWon‐Kee Hong. Artificial Neural Network-Based Optimized Design of Reinforced Concrete Structures. Taylor & Francis Group, 2023.
Знайти повний текст джерелаWon‐Kee Hong. Artificial Neural Network-Based Optimized Design of Reinforced Concrete Structures. Taylor & Francis Group, 2023.
Знайти повний текст джерелаExplanation-Based Neural Network Learning: A Lifelong Learning Approach. Springer, 2012.
Знайти повний текст джерелаZohuri, Bahman, and Masoud Moghaddam. Neural Network Driven Artificial Intelligence: Decision Making Based on Fuzzy Logic. Nova Science Publishers, Incorporated, 2017.
Знайти повний текст джерелаArtificial neural network-based methodologies for rational assessment of remaining life of existing pavements. El Paso, TX: Center for Highway Materials Research, University of Texas at El Paso, 1999.
Знайти повний текст джерелаGranat, Janusz, and Daniel Dolk. Modeling for Decision Support in Network-Based Services: The Application of Quantitative Modeling to Service Science. Springer, 2012.
Знайти повний текст джерелаHands-On Neuroevolution with Python: Build High-Performing Artificial Neural Network Architectures Using Neuroevolution-based Algorithms. Packt Publishing, Limited, 2019.
Знайти повний текст джерелаChurchland, Patricia S., and Terrence J. Sejnowski. The Computational Brain. The MIT Press, 2018. http://dx.doi.org/10.7551/mitpress/9780262533393.001.0001.
Повний текст джерела