Predicting the hardness of carbon nanotube reinforced copper matrix nanocomposites using two adaptive fuzzy inference system identifiers
Notice bibliographique
Résumé
The paper deals with devising two different fuzzy inference systems to predict the hardness of copper/carbon nanotube nanocomposite. These composites are outstanding candidates for thermal management applications in electronic packaging due to the high conductivity of copper. Knowing the extraordinary properties of carbon nanotubes, it seems that copper-based composites reinforced with small amount of carbon nanotubes, resulted in improved mechanical properties. Hence, carbon nanotube reinforced copper matrix nanocomposites are fabricated by hot-press sintering of high energy ball milled copper/carbon nanotube powders. Different milling factors are investigated. Finally the Vickers hardness of sintered nanocomposites is reported. To simulate a predictive framework for current case study, two different machine learning algorithms are engaged. The first learning algorithm is the classic least square optimization method, which provides the requirements for fast adaption of the consequent parts of fuzzy inference system. The second method learning algorithm uses the rudiments of neural computing through layering the fuzzy inference system and using back-propagation optimization algorithm. Based on the experiments, the authors realize that the adopted fuzzy systems can effectively extract the knowledge required for predicting the hardness of copper/carbon nanotube nanocomposite.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».