độ rỗng dư
Ứng dụng học máy trong dự báo độ rỗng dư của hỗn hợp SMA cốt liệu xỉ thép và phát triển công cụ hỗ trợ thiết kế
Nghiên cứu này nhằm phát triển các mô hình học máy để dự báo giá trị Va (độ rỗng dư) dựa trên bộ dữ liệu gồm 74 mẫu thí nghiệm. Hai thuật toán học máy được sử dụng là Gradient Boosting và Random Forest, kết hợp với thuật toán tối ưu siêu tham số Honey Badger Algorithm (HBA) để tìm kiếm bộ siêu tham số tối ưu.
