Machine learning approaches for prediction of the compressive strength of alkali activated termite mound soil (2021)
- Authors:
- Autor USP: SAVASTANO JUNIOR, HOLMER - FZEA
- Unidade: FZEA
- DOI: 10.3390/app11114754
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; MATERIAIS DE CONSTRUÇÃO; SUSTENTABILIDADE
- Keywords: machine learning; artificial neural network; support vector machine; linear regression; alkali-activated termite soil; compressive strength
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Applied Sciences
- ISSN: 2076-3417
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, n. 11, art. 4754, p. 1-13, 2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
MAHAMAT, Assia Aboubakar et al. Machine learning approaches for prediction of the compressive strength of alkali activated termite mound soil. Applied Sciences, v. 11, n. 11, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/app11114754. Acesso em: 19 fev. 2026. -
APA
Mahamat, A. A., Boukar, M. M., Ibrahim, N. M., Stanislas, T. T., Bih, N. L., Obianyo, I. I., & Savastano Júnior, H. (2021). Machine learning approaches for prediction of the compressive strength of alkali activated termite mound soil. Applied Sciences, 11( 11), 1-13. doi:10.3390/app11114754 -
NLM
Mahamat AA, Boukar MM, Ibrahim NM, Stanislas TT, Bih NL, Obianyo II, Savastano Júnior H. Machine learning approaches for prediction of the compressive strength of alkali activated termite mound soil [Internet]. Applied Sciences. 2021 ; 11( 11): 1-13.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app11114754 -
Vancouver
Mahamat AA, Boukar MM, Ibrahim NM, Stanislas TT, Bih NL, Obianyo II, Savastano Júnior H. Machine learning approaches for prediction of the compressive strength of alkali activated termite mound soil [Internet]. Applied Sciences. 2021 ; 11( 11): 1-13.[citado 2026 fev. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app11114754 - Estudo da viabilidade econômica de fazendas produtoras de leite B na região de Descalvado e São Carlos, SP
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Informações sobre o DOI: 10.3390/app11114754 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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