Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Dutta, T.K." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Prevalence and molecular characterization of Salmonella species associated with piglet diarrhea in North East India
Autorzy:
Kylla, H.
Dutta, T.K.
Roychoudhury, P.
Subudhi, P.K.
Lalsiamthara, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2087418.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Salmonella
enterotoxin
sequencing
drug resistance
piglets
Źródło:
Polish Journal of Veterinary Sciences; 2019, 4; 797-793
1505-1773
Pojawia się w:
Polish Journal of Veterinary Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Soft computing based prediction of friction angle of clay
Autorzy:
Dutta, R. K.
Gnananandarao, T.
Ladol, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1818506.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Stowarzyszenie Komputerowej Nauki o Materiałach i Inżynierii Powierzchni w Gliwicach
Tematy:
artificial neural network
sensitivity analysis
M5P model tree
multiregression analysis
friction angle of clay
sztuczna sieć neuronowa
analiza wrażliwości
drzewo modelu M5P
analiza wielokrotnej regresji
Opis:
Purpose: This article uses soft computing-based techniques to elaborate a study on the prediction of the friction angle of clay. Design/methodology/approach: A total of 30 data points were collected from the literature to predict the friction angle of the clay. To achieve the friction angle, the independent parameters sand content, silt content, plastic limit and liquid limit were used in the soft computing techniques such as artificial neural networks, M5P model tree and multi regression analysis. Findings: The major findings from this study are that the artificial neural networks are predicting the friction angle of the clay accurately than the M5P model and multi regression analysis. The sensitivity analysis reveals that the clay content is the major influencing independent parameter to predict the friction angle of the clay followed by sand content, liquid limit and plastic limit. Research limitations/implications: The proposed expressions can used to predict the friction angle of the clay accurately but can be further improved using large data for a wider range of applications. Practical implications: The proposed equations can be used to calculate the friction angle of the clay based on sand content, silt content, plastic limit and liquid limit. Originality/value: There is no such expression available in the literature based on soft computing techniques to calculate the friction angle of the clay.
Źródło:
Archives of Materials Science and Engineering; 2020, 104, 2; 58--68
1897-2764
Pojawia się w:
Archives of Materials Science and Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies