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Prediction and sensitivity analysis of bubble dissolution time in 3D selective laser sintering using ensemble decision trees

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Academic year: 2021

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Table 1. Input and output quantities used in the artificial intelligence (AI) models.
Figure 1. Schematization of using Monte Carlo method for the propagation of input variability
Figure 2. Methodology of the proposed analysis.
Figure 3. Histogram of relative error between predicted and output values of training (left) and  testing (right) part of Ensemble Bagged Trees (EDT Bagged) and Ensemble Boosted Trees (EDT  Boosted) algorithms.
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