CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Xây dựng mô hình máy học lai nhân trọng số để dự báo lực bám dính giữa BTCT và FRP
Tác giả: Lê Minh Thanh, Trương Đình Nhật, Cao Thành Nhân, Lê Thị Thùy Linh
Số trang:
Tr. 98-103
Số phát hành:
Tháng 1
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Bê tông cốt thép, vật liệu FRP, mô hình máy học, tối ưu hóa, lực bám
Tóm tắt:
Nghiên cứu tập trung vào xây dựng một mô hình học máy có trọng số để dự báo lực bám dính giữa vật liệu bê tông cốt thép và vật liệu FRP gia cường. Mô hình lai JS-WFSS (Jellyfish search optimized - weighted featune stacking system) được xây dựng dựa trên hệ thống xếp chồng có trọng số tối ưu hóa bằng tìm kiếm sứa.
Tạp chí liên quan
- Applications of Google OR-Tools in solving construction management linear optimization problems = Ứng dụng công cụ Google OR-Tools trong giải các bài toán tối ưu hóa tuyến tính trong quản lý dự án xây dựng
- Experimental study on influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures = Nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng của tro trấu tới cường độ của vữa ở các nhiệt độ khác nhau
- Artificial neural network with adaptive moment estimation training approaches for prediction of punching shear capacity of steel fibre reinforced concrete slabs = Sử dụng mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo với phương pháp huấn luyện ước tính mô men tự thích n
- Influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures : machine learning based modelling = Ảnh hưởng của tro trấu tới cường độ của vữa ở các nhiệt độ khác nhau : mô hình hóa bằng máy học
- Image processing-based automatic gradation of stone aggregates = Tự động hóa việc xác định cấp phối hạt của cốt liệu đá sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh