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Ransing, R. S., Ransing, M. R. DMG WORLD MEDIA 2007 The Foundry trade journal Vol.181 No.3645
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Ransing, R.S., Ransing, M.R. West Bromwich; Institute of Cast Metals Engineers 2006 WORLD FOUNDRY CONGRESS Vol.67 No.2
The importance of an adaptive gain variation method in back-propagation neural network learning algorithms
Ransing, R. S.,Ransing, M. R.,Lewis, R. W. WIT Press 2004 MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS SOUTHAMPTON- Vol.4 No.-
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Ransing, M. R.,Ransing, R. S.,Lewis, R. W. [BICTA] 1999 ANNUAL BICTA CONFERENCE Vol.24 No.-
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Ransing, M. R.,Ransing, R. S.,Lewis, R. W. University of Birmingham 2001 ANNUAL CONFERENCE- ASSOCIATION FOR COMPUTATIONAL M Vol.9 No.-
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Ransing, R. S., Giannetti, C., Ransing, M. R., Jam Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2013 Computers in industry Vol.64 No.5
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Nawi, N.M., Ransing, M.R., Ransing, R.S. Egypt; World Academy of Science, Engineering and Technology 2006 PROCEEDINGS OF WORLD ACADEMY OF SCIENCE, ENGINEERI Vol.14 No.-
Improving the Gradient Based Search Direction to Enhance Training Efficiency of Back Propagation Based Neural Network Algorithms
Nawi, N.M., Ransing, M.R., Ransing, R.S. London; Springer 2007 RESEARCH AND DEVELOPMENT IN INTELLIGENT SYSTEMS Vol.- No.23
A novel variable selection approach based on co-linearity index to discover optimal process settings by analysing mixed data
Giannetti, C., Ransing, R. S., Ransing, M. R., Bou Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2014 Computers & Industrial Engineering Vol.72 No.-
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