Melda ALKAN ÇAKIROĞLU, Ozan ÇİMEN

Geri Seken Malzeme İle Üretilmiş Parke Taşlarının Aşınma Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları Yöntemi İle Tahmin Edilmesi

Prediction of Tensile Strength of Paving Stone Produced by Rebound Materials Using Artificial Neural Network Method

Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

2015-Cilt: 19 - Sayı: 2

60-65

Kuru Karışım, Püskürtme Beton, Parke Taşı, Çekme Dayanımı, Yapay Sinir Ağları

Dry Mix Shotcrete, Paving Stone, Tensile Strength, Artificial Neural Networks

7216

Benzer Makaleler

Some Physical Properties of the Building Stones from Elazıg-Nevşehir Region

Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi

Ayşe KAYA

YSA VE GA TEMELLİ YENİ BİR ALGORİTMA İLE DOĞRUSAL OLMAYAN OPTİMİZASYON

Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi

Sabri ERDEM

Yapay Sinir Ağları ile Hisse Senedi Fiyat Tahmin Modeli: Türk Hava Yolları Uygulaması

Journal of Aviation

Muhammed Fatih YÜRÜK

Effect of Aggregates with Different Physical Properties on Concrete Strength for Different Water to Cement Ratio and Different Cement Content

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi

Esra TUGRUL TUNC

DEĞİŞİK TİP ÇİMENTOLARLA HAZIRLANAN HARÇLARIN EĞİLME SONRASI BASINÇ DAYANIMI İLE DOĞRUDAN BASINÇ DAYANIMLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi

Hayri ÜN

THE CALCULATION METHODS OF COMPOUND OF CONCRETE AND A NOVEL CALCULATION METHOD

Technological Applied Sciences

Cevdet Emin EKİNCİ

Finansal Stres Endeksinin Dalgacık Dönüşümlü Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Tahmin Edilmesi

The Journal of International Scientific Researches

Salim Sercan SARI

Liken planus ve Sedef Deri Hastalıklarının Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Sınıflandırılması

Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

Ahmet ÇİFCİ, Muhammer İLKUÇAR, Mehmet Recep BOZKURT, Yılmaz UYAROĞLU