Výsledky vyhledávání - "symbolische Regression"

Dissertation/ Thesis

Investigation of the Potential of Optimal Experimental Design and Symbolic Regression for Thermodynamic Property Modeling

Autor: Frotscher, Ophelia

In chemical and energy engineering, it is crucial to understand the thermodynamic properties of fluids and solids and their phase behavior. Equations of state have been proven to be extremely helpful in representing these properties. Today, the most

Externí odkaz: https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A93389
https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A93389/attachment/ATT-0/
https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A93389/attachment/ATT-3/

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Analyse der Kettenbruch-Regression und dessen Anwendung in der Werkstoffmodellierung

Autor: Ott, Alois Christian

Die Continued Fraction Regression (kurz CFR) verwendet analytische Kettenbrüche zur Modellierung physikalischer Daten. In der Diplomarbeit wird untersucht, wie gut sich dieser Algorithmus für die Heißkompressionsdaten einer AA6082 Legierung eignet

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::c2875e108ed5a063b023384b94573317

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Modellbildung mittels symbolischer Regression zur Messunsicherheitsbestimmung komplexer Messprozesse

Autor: Müller, Tobias

Publikováno v: Aachen : Apprimus Verlag, Ergebnisse aus der Produktionstechnik 7/2023, 1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme (2023). doi:10.18154/RWTH-2023-01146 = Dissertation, RWTH Aachen University, 2022

The knowledge and the determination of the measurement uncertainty of a measurement process represents an elementary component of production metrology. Only with a quantified measurement uncertainty it is possible to determine the suitability of meas

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______791::8d8fb3c20423758681e51aabb48d9d5e
https://publications.rwth-aachen.de/record/889588

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Dissertation/ Thesis

Development and Application of Machine Learning Methods to Selected Problems of Theoretical Solid State Physics

Autor: Hoock, Benedikt Andreas

In den letzten Jahren hat sich maschinelles Lernen als hilfreiches Werkzeug zur Vorhersage von simulierten Materialeigenschaften erwiesen. Somit können aufwendige Berechnungen mittels Dichtefunktionaltheorie umgangen werden und bereits bekannte Mate

Externí odkaz: http://edoc.hu-berlin.de/18452/25838

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Modellbildung mittels symbolischer Regression zur Messunsicherheitsbestimmung komplexer Messprozesse

Autor: Müller, Tobias

Dissertation, RWTH Aachen University, 2022; Aachen : Apprimus Verlag, Ergebnisse aus der Produktionstechnik 7/2023, 1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme (2023). = Dissertation, RWTH Aachen University, 2022
The knowledge and the determi

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::bb71f74b71ace141c4d56eaef217b7a9

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A modular genetic programming system

Autor: Flasch, Oliver

Genetic Programming (GP) is an evolutionary algorithm for the automatic discovery of symbolic expressions, e.g. computer programs or mathematical formulae, that encode solutions to a user-defined task. Recent advances in GP systems and computer perfo

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::98345a15c4df68459de1336aade1d96e
http://hdl.handle.net/2003/34162

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Anwendung der symbolischen Regression in der Bruchmechanik

Autor: Breitbarth, Eric, Melching, David

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1640::19f523c2a625fb104105b085e0b7cb8f
https://elib.dlr.de/195959/

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