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Autor:
Prado Gil, Jesús de
329 p. [ES] El objetivo principal de la tesis es encontrar el método de Machine Learning o algoritmo de Redes Neuronales más eficaz y preciso con el que predecir la resistencia a compresión (fsk) y a tracción (fst) a los 28 días del hormigón au
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2010::61994965aea194fdbd38efcd88243c61
http://hdl.handle.net/10612/16696
http://hdl.handle.net/10612/16696