Accès libre

Using artificial neural network to predict dry density of soil from thermal conductivity

Oluseun Adetola Sanuade

Oluseun Adetola Sanuade

Department of Geophysics, Federal University Oye-Ekiti,Ekiti, Nigeria
Recherchez cet auteur sur
Sciendo|Google Scholar
Sanuade, Oluseun Adetola
, 
Rasheed Babatunde Adesina

Rasheed Babatunde Adesina

Department of Marine Science and Technology, Federal University of Technology,Akure, Nigeria
Recherchez cet auteur sur
Sciendo|Google Scholar
Adesina, Rasheed Babatunde
, 
Joel Olayide Amosun

Joel Olayide Amosun

Department of Geophysics, Federal University Oye-Ekiti,Ekiti State, Nigeria
Recherchez cet auteur sur
Sciendo|Google Scholar
Amosun, Joel Olayide
, 
Akindeji Opeyemi Fajana

Akindeji Opeyemi Fajana

Department of Geophysics, Federal University Oye-Ekiti,Ekiti State, Nigeria
Recherchez cet auteur sur
Sciendo|Google Scholar
Fajana, Akindeji Opeyemi
 et 
Olayiwola Grace Olaseeni

Olayiwola Grace Olaseeni

Department of Geophysics, Federal University Oye-Ekiti,Ekiti State, Nigeria
Recherchez cet auteur sur
Sciendo|Google Scholar
Olaseeni, Olayiwola Grace
  
29 déc. 2017
Using artificial neural network to predict dry density of soil from thermal conductivity's Cover Image
À propos de cet article
Article précédent
Article suivant
Citez
Télécharger la couverture
Publié en ligne: 29 déc. 2017
Pages: 169 - 180
Reçu: 20 avr. 2017
Accepté: 25 mai 2017
DOI: https://doi.org/10.1515/rmzmag-2017-0012
Mots clés
© 2018
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 License.
Langue:
Anglais
Périodicité:
4 fois par an
Sujets de la revue:
Informatique, Bases de données et exploration de données, Géosciences, Géodésie, Géologie et minéralogie, Sciences des matériaux, Caractérisation et propriétés des matériaux
RSS Feed de la revue