An Efficient Fuzzy Logic Modelling of TiN Coating Thickness
Author:
Affiliation:
1. Saudi Electronic University,College of Computing & Informatics,Riyadh,Saudi Arabia
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/9758922/9758923/09759094.pdf?arnumber=9759094
Reference28 articles.
1. Prediction of grain size in the TiN coating using artificial neural network;jarrah;Int J Appl Eng Res,2016
2. Modelling and optimization of physical vapour deposition coating process parameters for TiN grain size using combined genetic algorithms with response surface methodology;jarrah;J Theor Appl Inf Technol,2015
3. Modeling of TiN Coating Grain Size Using RSM Approach
4. Fuzzy Decision-Making Methods in Transport Engineering
5. Fuzzy sets
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