Abstract Coniferous trees such as e

Abstract Coniferous trees such as eucalyptus used to be preferred for papermaking
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 trừu tượng chẳng hạn như bạch đàn được sử dụng để được ưa thích cho papermakingbởi vì sợi cellulose bột giấy của các loài này lâu hơn, do đó làm chogiấy mạnh mẽ hơn. Trong nghiên cứu này, phương pháp được đề xuất mạng nơ-ron giải quyết trong mộtcách hiệu quả, làm thế nào để xây dựng mô hình dự đoán trong kỹ thuật. Hệ thống đãáp dụng để dự đoán số lượng gỗ dùng cho sản xuất giấy, trong đó các hệ sốcó thể giải thích biến với nhiều ảnh hưởng trong biến để dự báo. Lấymột dự đoán tốt và đơn giản nhất có thể, tức là với ít nhất số dự báobiến.

Kết quả (Việt) 2:

Cây tùng bách trừu tượng như bạch đàn dùng sẽ được ưu tiên cho sản xuất giấy
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 trong 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.