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 Multi-objective optimization of rheological behavior of nanofluids containing CuO nanoparticles by NSGA II, MOPSO, and MOGWO evolutionary algorithms and group method of data handling artificial neural networks 基于NSGA II、MOPSO和MOGWO进化算法和数据处理人工神经网络分组法的纳米流体流变行为多目标优化
相关领域
粒子群优化
纳米流体
人工神经网络
遗传算法
分组数据处理方法
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分类
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数学
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纳米颗粒
机器学习
纳米技术
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期刊：Materials Today Communications 作者：Reza Rostamzadeh‐Renani; Dheyaa J. Jasim; Mohammadreza Baghoolizadeh; Mohammad Rostamzadeh‐Renani; Hamid Taheri Andani; et al 出版日期：2023-11-29 |
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