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Data mining for performance of vegetative filter strips | A comparison between prediction models : artificial neural networks (back propagation & radial basis function) vs. GRAPH
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 365950615X ISBN 13: 9783659506154
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 64,80
Envío por EUR 70,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Data mining for performance of vegetative filter strips | A comparison between prediction models : artificial neural networks (back propagation & radial basis function) vs. GRAPH | Sanyogita Andriyas | Taschenbuch | 216 S. | Englisch | 2018 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659506154 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
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From Deep Learning to Graph Neural Networks: Models and Practice(Chinese Edition)
Idioma: Inglés
Publicado por Electronic Industry Press, 2023
ISBN 10: 7121456826 ISBN 13: 9787121456824
Librería: liu xing, Nanjing, JS, China
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 123,96
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Añadir al carritopaperback. Condición: New. Language:Chinese.Paperback. Pub Date: 2023-06 Pages: 340 Publisher: Publishing House of Electronic Industry In recent years. deep learning has played a pivotal role in the development of artificial intelligence. and graph neural network is an emerging direction in the field of artificial intelligence. known as deep learning on graphs. This book introduces in detail the basic concepts and cutting-edge technologies from deep learning to graph neural networks. including deep learning on graphs. .
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Neural Networks and Graph Models for Traffic and Energy Systems
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 239,46
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Neural Networks and Graph Models for Traffic and Energy Systems
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Neural Networks and Graph Models for Traffic and Energy Systems
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Generative Ai, Large Language Models, Graph Neural Networks and Knowledge Graphs Applications
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 354,26
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 500 pages. 9.25x7.50 inches. In Stock.
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Neural Networks and Graph Models for Traffic and Energy Systems
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 340,64
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Explainable Graph Neural Networks for Fraud Detection : Integrating XAI into Graph-Based Machine Learning Models for Financial Security
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 61,63
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Data mining for performance of vegetative filter strips : A comparison between prediction models : artificial neural networks (back propagation & radial basis function) vs. GRAPH
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013
ISBN 10: 365950615X ISBN 13: 9783659506154
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 76,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The vegetative filter strips (VFS) are a best management practice. For quantifying the movement & amount of sediments & nutrients, the performance of VFS has to be modeled. Data available from the literature & recent experiments were used. Artificial runoff was created. Flow samples were analysed for concentrations for total suspended solids, total phosphorus & soluble phosphorus, & particle size distribution. Input-output data sets were used to train & test a multi-layered perceptron using back propagation (BP) algorithm & a radial basis function neural network using fuzzy c-means clustering algorithm. Sensitivity tests were done for finding optimum architectures of neural networks. The statistical analysis & comparisons between predicted & observed values for the three models showed that a BP network with 15 hidden units can model the performance of VFS efficiently, including the trapping of soluble P. They could predict the outputs, even without the particle size distribution. ANN'S have to be trained before being used to predict the outputs. GRAPH is mobile & could be successfully used for verification, since it takes into account the physical processes going on.
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Neural Networks and Graph Models for Traffic and Energy Systems
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Neural Networks and Graph Models for Traffic and Energy Systems
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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