Stress wave evaluation for predicting the properties of thermally modified wood using neuro-fuzzy and neural network modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigated using the stress wave method to predict the properties of thermally modified wood by means of an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and neural network (NN) modeling. The stress wave was detected using a pair of accelerometers and an acoustic emission (AE) sensor, and the effect of heat treatment (HT) on the physical and mechanical properties of wood as well as wave velocity and AE signal is discussed. The AE signal was processed in the time and time-frequency domains using wavelet analysis and different features were extracted for network training. The auto-associative NN is used as a dimensional reduction method to decrease the dimension of the extracted AE features and enhance the ANFIS performance. It was shown that while the stress wave velocity using the accelerometer did not result in an accurate model, the network performance significantly increased when trained with the AE features. The AE signal exhibited a significant correlation with wood treatment and porosity. The best ANFIS performance corresponded to predicting the wood swelling coefficient, equilibrium moisture content (EMC) and water absorption (WA), respectively. However, the AE signal did not seem suitable for predicting the wood density and hardness. The performance of ANFIS was compared with the “group method of data handling” (GMDH) NN. Both the ANFIS and GMDH networks showed higher accuracy than the multivariate linear regression (MVLR) model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle