![](/images/graphics-bg.png)
General regression neural networks for estimating radiation workers internal dose
المؤلفون المشاركون
المصدر
Arab Journal of Nuclear Sciences and Applications
العدد
المجلد 46، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2013)، ص ص. 374-380، 7ص.
الناشر
الجمعية المصرية للعلوم النووية و تطبيقاتها
تاريخ النشر
2013-01-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Doses from intakes of radionuclides cannot be measured, but must be assessed from monitoring, such as urinary excretion measurements and whole body counting.
This work deals with the application of general regression neural networks (GRNN) for several cases selected with the aim to cover a wide range of practices in the nuclear fuel cycle and medical applications.
GRNN are a class of neural networks widely used for the continuous function mapping.
An important advantage of the GRNN is that training is very fast and adding new data is almost free.
Good applications possibilities of the GRNN are verified on real data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tharwat, Iman& Hilal, Nadia. 2013. General regression neural networks for estimating radiation workers internal dose. Arab Journal of Nuclear Sciences and Applications،Vol. 46, no. 1, pp.374-380.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-724114
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tharwat, Iman& Hilal, Nadia. General regression neural networks for estimating radiation workers internal dose. Arab Journal of Nuclear Sciences and Applications Vol. 46, no. 1 (Jan. 2013), pp.374-380.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-724114
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tharwat, Iman& Hilal, Nadia. General regression neural networks for estimating radiation workers internal dose. Arab Journal of Nuclear Sciences and Applications. 2013. Vol. 46, no. 1, pp.374-380.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-724114
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 379-380
رقم السجل
BIM-724114
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)