Bishop CM. Neural networks for patt

Bishop CM. Neural networks for pattern recognition. New York:
Oxford University Press; 1995.
ˆ[22] Seixas JM, Caloba LP, Delpino I. Relevance criteria for variance
selection in classifier designs. In: International Conference on
Engineering Applications of Neural Networks; 1996. p. 451–4.
[23] Dong D, McAvoy TJ. Nonlinear principal component analysis-based
on principal curves and neural networks. Comput Chem Engng 1996;
20(1):65–78.
[24] Ang AHS, Tang WH. Probability concepts in engineering planning
and design. Basic principles, vol. 1. Canada: Wiley; 1975.
ˆ[25] Mery D, Silva RR, Caloba LP, Rebello JMA. Pattern recognition in the
automatic inspection of aluminium castings. Insight 2003;45(7):1 –9.
[26] Mery D, Filbert D. Classification of potential defects in the automatic
inspection of aluminium castings using statistical pattern recognition.
In: 8th European Conference on Non Destructive Testing, Barcelona;
June 17 –21, 2002. p. 1-13.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายบาทหลวงซม. Neural สำหรับการรู้จำแบบ นิวยอร์ก: มหาวิทยาลัยออกซฟอร์ดกด 1995 ˆ [22] Seixas JM ห้างหุ้นส่วนจำกัด Caloba, Delpino I. เกี่ยวข้องเงื่อนไขสำหรับผลต่าง เลือกในแบบ classifier ใน: การประชุมนานาชาติใน โปรแกรมประยุกต์ของเครือข่ายประสาท วิศวกรรม 1996. p. 451 – 4[23] D ดง TJ แม็กอะวอย ส่วนประกอบหลักไม่เชิงเส้นที่ใช้วิเคราะห์ เส้นโค้งหลักและข่ายประสาท Engng เคมี Comput 1996 20 (1): 65-78[24] อ่างทองนี่ ถัง WH. ความน่าเป็นแนวคิดในการวางแผนทางวิศวกรรม และออกแบบ หลักพื้นฐาน ปี 1 แคนาดา: Wiley 1975 ˆ [25] Mery D, Silva RR, Caloba ห้างหุ้นส่วนจำกัด Rebello JMA รูปแบบการรับรู้ในการ ตรวจสอบโดยอัตโนมัติของอะลูมิเนียม castings เข้าใจ 2003; 45 (7): 1 –9[26] mery D, Classification D. Filbert ของข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นในระบบอัตโนมัติ ตรวจสอบ castings อลูมิเนียมใช้การรู้จำรูปแบบสถิติ ใน: 8 ยุโรปประชุมไม่ทำลายทดสอบ บาร์เซโลน่า 17 –21 มิถุนายน 2002 p. 1-13

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

CM บิชอป โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการจดจำรูปแบบ นิวยอร์ก:
สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัย; 1995.
[22] Seixas JM, Caloba แผ่นเสียง Delpino I. เกณฑ์ความสัมพันธ์ของการเปลี่ยนแปลง
ตัวเลือกในการจัดประเภทการออกแบบเอ้อ ใน: การประชุมระหว่างประเทศเกี่ยวกับการ
ประยุกต์ใช้ทางวิศวกรรมของโครงข่ายประสาท; 1996 P 451-4.
[23] ดง D, McAvoy TJ การวิเคราะห์ตามองค์ประกอบหลักไม่เชิงเส้น
โค้งเงินต้นและเครือข่ายประสาท คอมพิวเต Chem Engng 1996;
20 (1):. 65-78
[24] อ่างทอง AHS รสขาว ความน่าจะเป็นแนวความคิดในการวางแผนวิศวกรรม
และการออกแบบ หลักการพื้นฐานฉบับ 1. แคนาดา: ไวลีย์; 1975.
[25] Mery D, ซิลวา RR, Caloba แผ่นเสียง Rebello JMA การจดจำรูปแบบใน
การตรวจสอบโดยอัตโนมัติของการหล่ออลูมิเนียม Insight 2003; 45 (7): 1 -9.
[26] Mery D, ฟิลเบิร์ D. ไอออนบวก Classi Fi ของข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นในอัตโนมัติ
การตรวจสอบของการหล่ออลูมิเนียมที่ใช้การจดจำรูปแบบทางสถิติ.
ใน: การประชุมยุโรป 8 ในการทดสอบไม่ทำลาย, บาร์เซโลนา;
มิถุนายน 17 -21 2002 P 1-13

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บิชอป cm โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการรู้จำรูปแบบ . นิวยอร์ก : สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ด

; 1995 ˆ [ 22 ] บัตร JM caloba LP , delpino . Ltd . เกณฑ์การเลือกความแปรปรวน
ใน classi จึงเอ้อออกแบบ ใน : การประชุมนานาชาติว่าด้วย
วิศวกรรม การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียม ; 1996 หน้า 451 ) 4 .
[ 23 ] ดง D ที่ตั้ง TJ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักตาม
ไม่เชิงเส้นโค้งหลักและโครงข่ายประสาทเทียม คอมพิวเตอร์ เคมี engng 1996 ;
20 ( 1 ) : 65 – 78 .
[ 24 ] The AHS ตั้งค . ความน่าจะเป็นในแนวคิด
วางแผนวิศวกรรมและการออกแบบ หลักการพื้นฐาน , Vol 1 แคนาดา : นิ่ง ; 1975
ˆ [ 25 ] เมรี่ D Silva RR caloba LP , rebello JMA . รูปแบบในการตรวจสอบโดยอัตโนมัติของ
หล่ออลูมิเนียม ความเข้าใจ 2003 ; 45 ( 7 ) : 1 – 9 .
[ 26 ] เมรี่ D ฟิลเบิร์ท .การถ่ายทอด classi ของข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นในการตรวจสอบโดยอัตโนมัติของการรับรู้รูปแบบอลูมิเนียมหล่อ

: 8 สถิติในยุโรป ในการประชุมไม่ทำลายการทดสอบสุด ;
17 มิถุนายน– 21 , 2002 หน้า 1-13 .