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저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제33권 제4호
발행연도
2010.1
수록면
122 - 129 (8page)

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High-performance concrete (HPC) is a new terminology used in concrete construction industry. Several studies have shown that concrete strength development is determined not only by the water-to-cement ratio but also influenced by the content of other concrete ingredients. HPC is a highly complex material, which makes modeling its behavior a very difficult task. This paper aimed at demonstrating the possibilities of adapting artificial neural network (ANN) to predict the comprresive strength of HPC. Mahalanobis Distance (MD) outlier detection method used for the purpose increase prediction ability of ANN. The detailed procedure of calculating Mahalanobis Distance (MD) is described. The effects of outlier compared with before and after artificial neural network training. MD outlier detection method successfully removed existence of outlier and improved the neural network training and prediction perfomance.
#Mahalanobis Distance #Neural Network #Multiple Regression

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E.A.Cudney / 2007 / An Evaluation of Mahalanobis Taguchi System and Neural Network for Multivariate Pattern Recognition / Journal of Industrial and System Engineering 1 (2) : google schola Hayashi,S / 2001 / A New Manufacturing Control System using Mahalanobis Distance for Maximizing Productivity / IEEE Transactions : 59 ~ 62 google schola Hong, Jung-Eui / 2005 / A Comparison study of Mahalanobis Taguchi System and nueral network for multivariate pattern recognition / ASME IMECE Proceedings google schola I.C.Yeh / 1998 / Modeling of Strength of High-Perfprmance Concrete Using Artificial Neural Networks / Cement and Concrete Research 28 (12) : 1797 ~ 1808 google schola Lande,U / / Mahalanobis Distance:A Theoretical and Practical Approach google schola

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