Analysis of training parameters in the ANN learning process to mapping the concrete carbonation depth (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: BECK, ANDRÉ TEÓFILO - EESC ; FÉLIX, EMERSON FELIPE - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1007/s41024-019-0054-8
- Assunto: ESTRUTURAS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Heidelberg, Germany
- Date published: 2019
- Source:
- Título do periódico: Journal of Building Pathology and Rehabilitation
- ISSN: 2365-3159
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 4, n. 16, p. [1-13], Dec. 2019
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
FÉLIX, Emerson Felipe e POSSAN, Edna e CARRAZEDO, Rogério. Analysis of training parameters in the ANN learning process to mapping the concrete carbonation depth. Journal of Building Pathology and Rehabilitation, v. 4, n. 16, p. [1-13], 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s41024-019-0054-8. Acesso em: 15 ago. 2024. -
APA
Félix, E. F., Possan, E., & Carrazedo, R. (2019). Analysis of training parameters in the ANN learning process to mapping the concrete carbonation depth. Journal of Building Pathology and Rehabilitation, 4( 16), [1-13]. doi:10.1007/s41024-019-0054-8 -
NLM
Félix EF, Possan E, Carrazedo R. Analysis of training parameters in the ANN learning process to mapping the concrete carbonation depth [Internet]. Journal of Building Pathology and Rehabilitation. 2019 ; 4( 16): [1-13].[citado 2024 ago. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s41024-019-0054-8 -
Vancouver
Félix EF, Possan E, Carrazedo R. Analysis of training parameters in the ANN learning process to mapping the concrete carbonation depth [Internet]. Journal of Building Pathology and Rehabilitation. 2019 ; 4( 16): [1-13].[citado 2024 ago. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s41024-019-0054-8 - Estudo numérico-experimental da fadiga em concretos submetidos a compressão cíclica: proposição de um modelo de dano acumulado
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s41024-019-0054-8 (Fonte: oaDOI API)
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