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A coupled penalty matrix approach and principal component based co-linearity index technique to discover product specific foundry process knowledge from in-process data in order to reduce defects
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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Ransing, R.S., Ransing, M.R. West Bromwich; Institute of Cast Metals Engineers 2006 WORLD FOUNDRY CONGRESS Vol.67 No.2
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Ransing, M. R.,Ransing, R. S.,Lewis, R. W. [BICTA] 1999 ANNUAL BICTA CONFERENCE Vol.24 No.-
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.-
On the limitations of neural network techniques for analysing cause and effect relationships in manufacturing processes - a case study
Innovations in machine learning and defect diagnostics
Ransing, R. S., Ransing, M. R. DMG WORLD MEDIA 2007 The Foundry trade journal Vol.181 No.3645
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
An Improved Learning Algorithm based on the Conjugate Gradient Method for Back Propagation Neural Networks
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.-
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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