Coniferous trees such as eucalyptus

Coniferous trees such as eucalyptus used to be preferred for papermakingn because the cellulose fiber in the pulp of these species are longer, therefore making for stronger paper. In this study, the proposed neural network method solves in an efficient way, how to build prediction models in engineering. The system has been applied to predict amount of wood for production of paper, in which the coefficients can explain the variable with more influence over the variable to forecast. Obtaining a good prediction and as simple as possible, i.e. with the least number of forecast
variables.

Kết quả (Việt) 1:

Cây tùng bách chẳng hạn như bạch đàn được sử dụng để được ưa thích cho papermakingn vì sợi cellulose bột giấy của các loài này lâu hơn, do đó làm cho giấy mạnh mẽ hơn. Trong nghiên cứu này, phương pháp được đề xuất mạng nơ-ron giải quyết một cách hiệu quả, làm thế nào để xây dựng mô hình dự đoán trong kỹ thuật. Hệ thống đã được áp dụng để dự đoán số lượng gỗ dùng cho sản xuất giấy, trong đó các hệ có thể giải thích biến với nhiều ảnh hưởng trong biến để dự báo. Có được một dự đoán tốt và đơn giản nhất có thể, tức là với ít nhất số dự báobiến.

Kết quả (Việt) 2:

Cây lá kim như bạch đàn sử dụng được ưa thích dành cho papermakingn vì các sợi cellulose trong bột giấy của những loài này dài hơn, do đó làm cho giấy mạnh mẽ hơn. Trong nghiên cứu này, các phương pháp mạng nơron đề xuất giải quyết một cách hiệu quả, làm thế nào để xây dựng mô hình dự báo trong kỹ thuật. Hệ thống này đã được áp dụng để dự đoán số lượng gỗ cho sản xuất giấy, trong đó các hệ số có thể giải thích các biến có ảnh hưởng nhiều hơn các biến dự báo. Lấy một dự báo tốt và đơn giản càng tốt, tức là với số lượng ít nhất của dự báo
biến.