Predicting glass transition temperatures using neural networks (2018)
- Authors:
- Autor USP: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.actamat.2018.08.022
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; VIDRO
- Keywords: Property prediction; Glass transition; Oxide glasses; Artificial neural networks
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Kidlington
- Date published: 2018
- Source:
- Título: Acta Materialia
- ISSN: 1359-6454
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 159, p. 249-256, Oct. 2018
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
CASSAR, Daniel R e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e ZANOTTO, Edgar Dutra. Predicting glass transition temperatures using neural networks. Acta Materialia, v. 159, p. 249-256, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2018.08.022. Acesso em: 28 jan. 2026. -
APA
Cassar, D. R., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Zanotto, E. D. (2018). Predicting glass transition temperatures using neural networks. Acta Materialia, 159, 249-256. doi:10.1016/j.actamat.2018.08.022 -
NLM
Cassar DR, Carvalho ACP de LF de, Zanotto ED. Predicting glass transition temperatures using neural networks [Internet]. Acta Materialia. 2018 ; 159 249-256.[citado 2026 jan. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2018.08.022 -
Vancouver
Cassar DR, Carvalho ACP de LF de, Zanotto ED. Predicting glass transition temperatures using neural networks [Internet]. Acta Materialia. 2018 ; 159 249-256.[citado 2026 jan. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2018.08.022 - A study of crossvalidation and bootstrap as objective functionsfor genetic algorithms
- A network of coupled chaotic maps for adaptive multi-scale image segmentation
- Impressora laser é rápida e precisa
- Qualidade de impressão é destaque
- NeurAval: sistema neural para avaliação de crédito financeiro
- Implementation of boolean neural networks on parallel computers
- Identification of promoters and splice sites with explanation by extracting knowledge from artificial neural networks
- Protein cellular localization with multiclass support vector machines and decision trees
- Gene selection based on multi-class SVMs and genetic algorithms
- Human splice site identification with multiclass support vector machines and bagging
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.actamat.2018.08.022 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
