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Título : A model for predicting the Ms temperatures of steels.
Autor : Sourmail, Thomas; García Mateo, Carlos
Palabras clave : Martensite; Thermodynamics; Bayesian neural networks; Linear regression
Fecha de publicación : 2005
Editor: Elsevier
Citación : Computational Materials Science 34 (2005) 213–218
Resumen: Using neural networks in a Bayesian framework, a model has been derived for the Ms temperature of steels over a wide range of compositions. By its design and by use of a more extensive database, this model improves over existing ones, by its accuracy and its ability to avoid wild predictions.
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.commatsci.2005.01.001
URI : http://hdl.handle.net/10261/3190
DOI: 10.1016/j.commatsci.2005.01.001
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