ty -jour a2 -vipulanandan，cumaraswamy au -yildizel，sadik alper au -tuskan，yesim au -kaplan，gökhanpy -2017 da -2017/12/19 ti-19 ti-7620187 VL -2017 AB-这项研究的重点是使用自适应人工神经网络系统来评估玻璃纤维增​​强瓷砖材料的防滑耐药价值（英国的摆数； BPN）。在创建神经模型期间，考虑了四个主要因素：纤维，碳酸钙含量，沙子爆破和样品的抛光特性。该模型经过训练，测试并与现场测试结果进行了比较。根据研究结果的比较，分析和现场测试结果表明，通过使用已开发的神经系统预测BPN的BPN具有很大的预测。SN -1687-8086 UR -https：//doi.org/10.1155/2017/7620187 do -10.1155/2017/2017/7620187 JF-土木工程PB -Hindawi KW -er -er -er -er-