연구동향 분석

딥러닝을 이용한 경량혼합토의 일축압축강도 예측 시스템

박보현 김두기 박대욱 2020년

논문상세정보
인용/피인용
' 딥러닝을 이용한 경량혼합토의 일축압축강도 예측 시스템' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • Deep Learning
  • Deep Neural Network (DNN)
  • Deep-LTS
  • Lightweight Treated Soil(LTS)
  • artificial neural network (ann)
  • 경량혼합토
  • 딥 러닝
  • 심층 신경망
  • 인공신경망
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
4,411 0

0.0%

' 딥러닝을 이용한 경량혼합토의 일축압축강도 예측 시스템' 의 참고문헌

  • 현장발생토를 활용한 경량기포혼합토(LWFS)의 강도 및 변형특성
    윤길림 [2004]
  • 연약지반에 시공된 도로용 경량성토체의 재료 및 거동특성
    여규권 [2018]
  • 경랑기포혼합토로 단기간에 시공된 확폭도로성토체의 특성
    황중호 [2010]
  • Representatio n learning : a review and new perspectives
    Bengio, Y. [2014]
  • Rectified Linear Units impr ove restricted Booltzmann Machines
    Nair, V. [2010]
  • Prediction of unconfined compressive strength of soft grounds using computational intelligence techniques : a comparati ve study
  • Numerical analysis of light-weig ht air foamed soils using dredged materials for soft ground im provement method
    Yoon, G [2016]
  • Lightweight Treated Soil As a Potential Sustainable Pavement Material
    Park, D. [2016]
  • Guidelines for Benefici al Use of Dredge Sediments
    Yoon, G. [2016]
  • Field Test of Light-Weight Geomaterials for Harb or Structures
  • Evaluation of Air-foam Stabilized Soil of Dredged Soil Waste as a Pavement Subgrade Layer
    박대욱 [2015]
  • Emergence of simple-cell receptive field propectives
  • Dropout : A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting
  • Application of Artificial Intelligence to Maximum Dry Density and Unconfined Compressive Strength of Cement Stabilized Soil
    Das, S. K. [2011]