X
Xuan-Nam Bui
Nhà nghiên cứu Hồ sơ 6/10131 công bố · 5.499 trích dẫn · h-index 45
Đã sao chép liên kết
Thông tin
- 🏛️Nơi công tác: Trường Đại học Tôn Đức Thắng
- 🔬Lĩnh vực: Mỏ
- 🆔ORCID: 0000-0001-5953-4902
- ✍️Hồ sơ chưa đầy đủ — bổ sung thông tin
Chỉ số h-index 45 xếp học giả này vào lĩnh vực Mỏ, thuộc nhóm 5% dẫn đầu trong 129 hồ sơ cùng lĩnh vực của danh bạ này.
Công bố tiêu biểu
A novel artificial intelligence technique to predict compressive strength of recycled aggregate concrete using ICA-XGBoost model351 trích dẫn
Engineering With Computers · 2020 · DOI
Engineering With Computers · 2020 · DOI
Prediction of Blast-Induced Ground Vibration in an Open-Pit Mine by a Novel Hybrid Model Based on Clustering and Artificial Neural Network210 trích dẫn
Natural Resources Research · 2019 · DOI
Natural Resources Research · 2019 · DOI
Predicting Blast-Induced Air Overpressure: A Robust Artificial Intelligence System Based on Artificial Neural Networks and Random Forest205 trích dẫn
Natural Resources Research · 2018 · DOI
Natural Resources Research · 2018 · DOI
Novel Soft Computing Model for Predicting Blast-Induced Ground Vibration in Open-Pit Mines Based on Particle Swarm Optimization and XGBoost174 trích dẫn
Natural Resources Research · 2019 · DOI
Natural Resources Research · 2019 · DOI
Developing an XGBoost model to predict blast-induced peak particle velocity in an open-pit mine: a case study166 trích dẫn
Acta Geophysica · 2019 · DOI
Acta Geophysica · 2019 · DOI
Prediction of Blast-induced Air Over-pressure in Open-Pit Mine: Assessment of Different Artificial Intelligence Techniques164 trích dẫn
Natural Resources Research · 2019 · DOI
Natural Resources Research · 2019 · DOI
A new soft computing model for estimating and controlling blast-produced ground vibration based on Hierarchical K-means clustering and Cubist algorithms159 trích dẫn
Applied Soft Computing · 2019 · DOI
Applied Soft Computing · 2019 · DOI
A comparative study of artificial neural networks in predicting blast-induced air-blast overpressure at Deo Nai open-pit coal mine, Vietnam147 trích dẫn
Neural Computing and Applications · 2018 · DOI
Neural Computing and Applications · 2018 · DOI
Prediction of slope failure in open-pit mines using a novel hybrid artificial intelligence model based on decision tree and evolution algorithm138 trích dẫn
Scientific Reports · 2020 · DOI
Scientific Reports · 2020 · DOI
Về lĩnh vực Mỏ
129học giả
1.572công bố
27.764trích dẫn
3.7h-index trung bình
Hướng nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực:
Sentiment Analysis and Opinion MiningAdvanced Text Analysis TechniquesMineral Processing and GrindingTopic ModelingText and Document Classification TechnologiesMinerals Flotation and Separation Techniques
Nơi có nhiều học giả lĩnh vực này nhất:
Trường Đại học Mỏ - Địa chất · 35
Đại học Quốc gia TP.HCM · 19
Trường Đại học Tôn Đức Thắng · 6
Đại học Đà Nẵng · 6
Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM · 4
Các con số trên đếm trên hồ sơ hiện có của danh bạ này, không phải số liệu toàn quốc.
Cùng đơn vị — Trường Đại học Tôn Đức Thắng
Cùng ngành Mỏ
Danh sách công bố phía trên được tổng hợp từ cơ sở dữ liệu học thuật mở OpenAlex (giấy phép CC0). Đối chiếu hồ sơ gốc trên OpenAlex ↗
Góp ý / Nhận hồ sơ này
Xuan-Nam BuiTrường Đại học Tôn Đức Thắng
Nhận hồ sơ
Hồ sơ gốc lưu tạihocthuat.vn— hai trang hiển thị cùng một cơ sở dữ liệu, xác minh ở đâu cũng đồng bộ.