Art

J-GLOBAL ID：201702284617499974   Reference number：17A0106140

Prediction of concrete strength based on least square support vector machine optimized by chaotic particle swarm optimization

カオス粒子群最適化(PSO)アルゴリズムは,最小二乗法サポートベクトルマシン(LS-SVM)の最適【JST・京大機械翻訳】

Author (2)： Zhang Jing (School of Materials Science and Engineering,Inner Mongolia University of Technology) ,  Liu Xiangdong (School of Materials Science and Engineering,Inner Mongolia University of Technology)
Material： Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Journal of Jilin University. Engineering and Technology Edition)
Volume： 46  Issue： 4  Page： 1097-1102  Publication year： 2016 
JST Material Number： W1016A  ISSN： 1671-5497  CODEN： JDXGAH  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： China (CHN)  Language： CHINESE (ZH)

Abstract/Point： In order to obtain precise pre...

Register(free) or Log In to access     To see more with JDream III (charged).   {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A0106140&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=W1016A") }}

Thesaurus term： modeling ,  *support vector machine ,  normalization ,  *algorithm ,  concrete ,  prediction model ,  *least squares method ,  *optimization ,  *chaos
Semi thesaurus term： 予測精度 ,  影響因子 ,  コンクリート強度 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (5)： civil engineering ,  concrete strength ,  least squares support vector machine(LSSVM) ,  chaotic particle swarm optimization(CPSO)algorithm ,  general test

JST classification (2)： Spectroanalysis  (CC03012W) ,  Food analysis  (FJ01030U)

Terms in the title (6)： カオス ,  粒子群最適化 ,  PSO ,  アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  サポートベクトルマシン