natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Ls - hardness defined with the Equotip hardness tester ρ - density [kg/m3] n - porosity [%]. 
Ls - tvrdoća utvrđena Equotip uređajem ρ - gustoća [kg/m3] n - poroznost [%].
Type of rock 
Vrsta stijene
E = 1,94 SRH - 33,93 33 limestone types Sachpazis, 1990 [20] 
E = 1,94 SRH - 33,93 33 vrste vapnenca Sachpazis, 1990 [20]
chalk, two limestone types, sandstone, marble, syenite, granite 
kreda, dvije vrste vapnenca, pješčenjak, mramor, sijenit, granit
Katz and ost., 
Katz i ost.,
gypsum 
gips
Yilmaz and Sendir, 2002. 
Yilmaz i Sendir, 2002.
travertine, limestone, dolomitic limestone and schist 
travertin, vapnenac, dolomitični vapnenac i škriljavac
UCS - uniaxial compressive strength [MPa]; E - elastic modulus [GPa]; SRH - Schmidth hardness 
UCS - jednoosna tlačna čvrstoća [MPa]; E - modul elastičnosti [GPa]; SRH - Schmidtova tvrdoća
dolomite, sandstone, marl, limestone, diabase, serpentinite 
dolomit, pješčenjak, lapor, vapnenac, dijabaz, serpentinit
dolomite, marble and limestone 
dolomit, mramor i vapnenac
Yasar and Erdogan, 2004. 
Yasar i Erdogan, 2004.
limestone, marble and sandstone 
vapnenac, mramor i pješčenjak
Moradian and Behnia, 2009. 
Moradian i Behnia, 2009.
UCS - uniaxial compressive strength [MPa]; E - elastic modulus [GPa]; vP - P-wave velocity [km/s] 
UCS - jednoosna tlačna čvrstoća [MPa]; E - modul elastičnosti [GPa]; vP - brzina prolaska P-vala [km/s]
GS - grain size 
GS - veličina zrna
RT - rock type. 
RT - tip stijene.
Gokceoglu and Zorlu [30] prepared multiple regression models (4) and (5) for weak, fractured, and thin-bedded rocks that are represented with the following expressions: 
Gokceoglu i Zorlu [30] su pak izradili višestruke regresijske modele (4) i (5) za slabe, razlomljene i tanko uslojene stijene koji su dani izrazima:
where is: vP -ultrasonic velocity of P-waves [m/s] BPI - block punch strength index [MPa] IS(50) - strength index defined by the point load test [MPa] TS - tensile strength [MPa] 
gdje je: vP - brzina prolaska ultrazvučnog P-vala [m/s] BPI - Block Punch indeks čvrstoće [MPa] IS(50) - indeks čvrstoće utvrđen opterećenjem u točki [MPa] TS - vlačna čvrstoća [MPa]
where is: SRH - Schmidt hardness 
gdje je: SRH - Schmidtova tvrdoća
- strength index defined by the point load test [MPa] vP - velocity of ultrasound waves [km/s]. 
- indeks čvrstoće određen postupkom opterećenja u točki [MPa] vP - brzina prolaska ultrazvučnih valova [km/s].
VBP - the volume percent of fragments [%] ρ - density [kg/m3] vS - velocity of ultrasonic S-waves [km/s] vP - velocity of ultrasonic P-waves [km/s]. 
VBP - volumni udio fragmenata [%] ρ - gustoća [g/cm3] vS - brzina prolaska ultrazvučnog S-vala [km/s] vP - brzina prolaska ultrazvučnog P-vala [km/s].
Yilmaz and Yuksek developed the models (9) and (10) for natural gypsum [33] 
Yilmaz i Yuksek su razvili modele (9) i (10) za prirodni gips [33]
UCS -uniaxial compressive strength [MPa] n - porosity [%]. vp - velocity of ultrasonic Pp-waves [km/s] ρ - density [kg/m3]. 
UCS - jednoosna tlačna čvrstoća [MPa] n - poroznost [%] vp - brzina prolaska ultrazvučnih P-valova [km/s] ρ - gustoća [g/cm3].
where is: n - porosity [%]. 
gdje je: n - poroznost [%]
Cfc - ferrous carbonate binder percentage [%] Cf - percentage of iron oxide in cement [%] Mp - percentage of mica [%]. 
Cfc - postotak željeznog karbonatnog veziva [%] Cf - postotak cementa željeznog oksida [%] Mp - postotak tinjaca [%].
Equations for estimating the UCS (13) and E (14) values which use, as independent variables, the frequently determined physicomechanical properties, were developed based on testing conducted on 29 types of carbonate rock materials from 19 localities in the Republic of Croatia. 
Na temelju ispitivanja 29 vrsta karbonatnog stijenskog materijala s 19 lokaliteta u Republici Hrvatskoj načinjene su jednadžbe za procjenu UCS (13) i E (14) koje kao nezavisne varijable koriste češće određivana fizikalno-mehanička svojstva [36]:
where is: ρ - density [kg/m3] n - porosity [%]. 
gdje je: ρ - gustoća [kg/m3] n - poroznost [%]
The equations (15) and (16) were developed for the mudstone and wackestone type limestones originating from Croatia [37]. 
UCS = -106,2093 - 0,04868 ρ + 11,5110 IS(50) + 0,052 vP (15)
UCS = -106,2093 - 0,04868 ρ + 11,5110 IS(50) + 0,052 vP (15) 
UCS = -240,0109 + 1,5087 n + 11,5916 IS(50)+ 0,0522 vP (16)
UCS = -240,0109 + 1,5087 n + 11,5916 IS(50)+ 0,0522 vP (16) 
gdje je: ρ - gustoća [kg/m3] n - poroznost [%]
where is: ρ - density [kg/m3] n - porosity [%] 
IS(50) - indeks čvrstoće određen postupkom opterećenja u točki
IS(50) - strength index defined by the point load test [MPa] vP - velocity of ultrasonic P-waves [m/s]. 
[MPa] vP - brzina prolaska ultrazvučnih P-valova [m/s].
It can be seen from the above presented multiple regression models that researchers mostly used physicomechanical properties as independent variables, while petrographic properties of rock material were less often used. 
Na temelju prikazanih modela višestruke regresije vidljivo je kako su istraživači većinom kao nezavisne varijable koristili vrijednosti ispitivanja fizikalno-mehaničkih svojstava, a manje su korištena petrografska svojstva stijenskog materijala.
It is interesting to note that the density and porosity are used together as independent variables in the models (2), (3), (11), (13), and (14) although, due to great physical connection of these properties, it can not be claimed that these variables are independent from one another, as is required by the mathematical model of multiple regression. 
Zanimljivo je što se u modelima (2), (3), (11), (13) i (14) kao nezavisne varijable koriste zajedno gustoća i poroznost, iako se zbog velike fizikalne povezanosti tih svojstava ne može tvrditi da su varijable neovisne jedna o drugoj, kako to zahtijeva matematički model višestruke regresije.
Models based on fuzzy logic analysis 
Modeli utemeljeni na analizi neizrazitih skupova
In the traditional "crisp" logic, a rational claim can be either true or false. 
U klasičnoj izrazitoj logici neka smislena tvrdnja može biti ili istinita ili lažna.
According to fuzzy logic, no claim is fully true or fully false, but rather a "level of truthfulness" can be attributed to it. 
Prema neizrazitoj (engl. fuzzy) logici tvrdnja nije niti posve istinita niti posve lažna, nego joj se može pripisati "stupanj istinitosti".
Rules have been set for using this logic, and these rules are a generalisation of normal Boolean algebra [38]. 
Uvedena su pravila za korištenje tom logikom, koja predstavljaju poopćenje normalne Booleove algebre [38].
Although fuzzy logic was initially used in social sciences, it is now increasingly used in technical sciences as well, e.g. in risk management on construction projects [39], but also in various evaluations. 
Iako se neizrazita logika na početku primjenjivala u društvenim znanostima, danas je svoju primjenu našla i u tehničkim znanostima, npr. u upravljanju rizicima građevinskih projekata [39], ali i pri raznoraznim procjenama.
Most significant and the most often used models based on fuzzy logic and fuzzy reasoning are the Mamdani and Sugeno models. 
Najznačajniji i najviše korišteni modeli koji rade na principu neizrazite logike i zaključivanja su Mamdani i Sugeno modeli.
Based on Mamdani model, Gokceoglu and Zorlu developed a model for estimation of USC and E values based on the input values similar to those used in models (4) and (5) [30]. 
Gokceoglu i Zorlu su na bazi Mamdani modela izradili model za procjenu USC i E koji je te značajke procjenjivao na temelju istih ulaznih vrijednosti kao u modelima (4) i (5) [30].
The same type of fuzzy model was used by Karakus and Tutmez for development of the UCS estimation model. 
Isti tip neizrazitog modela koristili su Karakus i Tutmez pri izradi modela za procjenu UCS.
The investigation was made for nine different rock types and for a total of 305 samples. 
Istraživanja su proveli na devet različitih tipova stijena i ukupno 305 uzoraka.
The input data for the model were laboratory testing results as in model (6) [31]. 
Ulazni podatci u model bili su rezultati laboratorijskih ispitivanja kao u modelu (6) [31].
By comparing fuzzy model with the multiple regression model, these researchers concluded that a better UCS estimation is obtained by using the fuzzy model [30, 31]. 
Spomenuti istraživači su, uspoređujući neizraziti model s modelom višestruke regresije, zaključili kako neizraziti model daje bolju procjenu UCS [30, 31].
Alvarez and Babuska developed the UCS estimation model using theoretical premises from TakagiSugeno model based on results of testing involving 226 intact rock material samples classified as sandstones, limestones, dolomites, granites and granodiorites. 
Alvarez i Babuska izradili su model za procjenu UCS pomoću teorijskih postavki Takagi-Sugeno modela na temelju rezultata ispitivanja provedenih na 226 uzoraka intaktnog stijenskog materijala koji su pripadali pješčenjacima, vapnencima, dolomitima, granitima i grandioritima.
Input data were the same as independent variables from equation (2). 
Ulazni podatci bili su isti kao nezavisne varijable u jednadžbi (2).
Estimation results were compared with the multiple regression modelling results, and also with the results obtained via neural network that was established using the same input data. 
Rezultate procjene usporedili su s rezultatima procjene modela višestruke regresije i rezultatima koje je dala neuronska mreža, uspostavljena na temelju istih ulaznih podataka.
It was concluded that better estimation was obtained by fuzzy model compared to multiple regression model, while the neural network provided better estimation 
Zaključili su da neizraziti model ima bolju procjenu od modela višestruke regresije, a neuronska mreža ima bolju procjenu od neizrazitog modela za niske i
than fuzzy model for low and high UCS values [28]. 
visoke vrijednosti UCS [28].
Subsequent development of programming techniques resulted in the situation in which fuzzy models were not often developed on their own, but rather the fuzzy logic became a part of other methods, e.g. in neural networks. 
Daljnji razvoj računalne tehnike programiranja uzrokovao je da se neizraziti modeli nisu u većoj mjeri radili zasebno, već je neizrazita logika postala dio drugih metoda npr. u neuronskim mrežama.
Estimation by neural networks 
Procjena pomoću neuronskih mreža
Neural networks consist of the systems of input and output values constituting nodes or neurons and the links or synapses between them, through which attempts are made to artificially simulate the way the human brain functions. 
Neuronske mreže sastoje se od sustava ulaznih i izlaznih vrijednosti koje predstavljaju čvorove ili neurone i ostvarenih veza ili sinapsa između njih, čime se na umjetan način nastoji simulirati funkcioniranje ljudskog mozga.
In most cases, neural networks are not realised as hardware systems but rather as software programs, i.e. using the programming code. 
U većini slučajeva neuronske mreže nisu realizirane hardverski nego softverski, odnosno pomoću programskog koda.
Neural networks are not programmed as algorithms with accurately determined relationships, but rather as algorithms capable of learning through examples. 
Neuronske mreže ne programiraju se kao algoritmi s točno utvrđenim vrijednostima relacija, nego kao algoritam s mogućnošću učenja na primjerima.
They are presented with examples and solutions to these examples, and algorithms can then automatically generate empirical rules. 
"Pokazuju" im se primjeri i rješenja tih primjera pa algoritam može automatski generirati empirijska pravila.
Before such algorithms can be used for estimating certain values, computer programs have to be "trained" on as set of known and required values [38]. 
Prije upotrebe takvih algoritama na procjenama traženih veličina, računalni programi moraju "trenirati" na skupu vrijednosti poznatih i traženih veličina [38].
Classification of neural networks 
Klasifikacija neuronskih mreža
Meulenkamp and Alvarez developed the UCS estimation model based on the feedforward neural network in which the output error back propagation algorithm was used for training. 
Meulenkamp i Alvarez izradili su model za procjenu UCS na temelju unaprjeđene neuronske mreže, koja je za učenje koristila algoritam povratnog prostiranja izlazne pogreške.
Input values used in this model are similar to those used in model (3). 
Ulazne veličine u model su iste kao u modelu (3).
The network was "trained" using the Levenberg-Marquardt algorithm [29]. 
Mreža je uvježbavana pomoću Levenberg-Marquardt algoritma [29].
Sonmeza et al described the use of artificial neural networks in the estimation of E value for different rock types, based on the input values of UCS and material density [45]. 
Sonmeza i suradnici opisali su korištenje umjetne neuronske mreže u procjeni E za različite vrste stijena na temelju ulaznih vrijednosti UCS i gustoće materijala [45].
Kahraman et al used neural networks in the estimation of the UCS and E values for tectonic breccias. 
Kahraman i suradnici su koristili neuronske mreže pri procjeni UCS i E za tektonske breče.
In the UCS estimation model, the neural network was structured as 2-3-1 (number of inputs, number of neurons in the hidden layer, output value). 
Kod modela za procjenu UCS neuronska mreža imala je strukturu 2-3-1 (broj ulaza, broj neurona u skrivenom sloju, izlazna vrijednost).
The network input was formed of the volume part of fragments and the velocities of ultrasonic S-waves. 
Ulaz mreže činili su volumni udio fragmenata i brzina prolaska ultrazvučnog S-vala.
The network of the model developed for estimating the E value was structured as 4-3-1, and the input was formed of: volume part of fragments, density, velocity of ultrasonic S-waves, velocity of ultrasonic P-waves, roundness of fragments, and the average grain size factor [32]. 
Mreža modela načinjenog za procjenu E imala je strukturu 4-3-1, a ulaz su činile: volumski udio fragmenata, gustoća, brzina prolaska ultrazvučnog S-vala, brzina prolaska ultrazvučnog P-vala, zaobljenost fragmenata i faktor prosječnog promjera zrna [32].
The use of fuzzy neural networks in the estimation of UCS and E for natural gypsum was described by Yilmaz and Yuksek. 
Primjenu neizrazitih neuronskih mreža u procjeni UCS i E za prirodni gips opisali su Yilmaz i Yuksek.
Input parameters for the model were the following values obtained by laboratory testing: Schmidt hardness, strength index based on point load test, water content, and velocity of ultrasonic P-waves. 
Parametri ulaza u model bile su vrijednosti dobivene laboratorijskim ispitivanjem tvrdoće Schmidtovim čekićem, indeksa čvrstoće određenog postupkom opterećenja u točki, udjela vode te brzine prolaska ultrazvučnih P-valova.
After comparison of results, these authors concluded that the best results in the estimation of UCS and E values for gypsum rocks were obtained by the fuzzy type of ANFIS neural networks, and by the model with the feedforward type of neural networks, while results were the worst when the multiple regression model was used [33]. 
Na osnovi usporedbe rezultata došli su do zaključka da u procjeni UCS i E za stijene gipsa najbolje rezultate postiže neizrazita vrsta neuronskih mreža ANFIS, zatim model s unaprjeđenom vrstom neuronskih mreža, a najslabije rezultate postiže višeregresijski model [33].
Heidari et al described the use of the MLP and RBF structured neural networks in the estimation of the E value for limestones, dolomites and marls from the Lorestan area in Iran. 
Heidari i suradnici opisali su upotrebu neuronskih mreža MLP i RBF arhitekture u procjeni E za vapnence, dolomite i lapore s područja Lorestan u Iranu.
The following properties were input parameters for the model: density, porosity, velocity of ultrasonic P-waves, and uniaxial compressive strength. 
Ulazni podatci u model bile su vrijednosti gustoće, poroznosti, brzine prolaska ultrazvučnih P-valova i jednoosne tlačne čvrstoće.
Better results were obtained by the model based on MLP architectures and the LevenbergMarquardt algorithm [34]. 
Model napravljen na bazi MLP arhitekture pomoću Levenberg-Marquardt algoritma pokazao se boljim [34].
Using the set of 95 tests made for various rock types, Singh et al developed the fuzzy neural model (ANFIS) for estimating the modulus of elasticity, where input parameters were the strength index determined by point load test, density of materials, and water absorption [47]. 
Singh i suradnici su, koristeći skup od 95 ispitivanja različitih stijena, načinili neizraziti neuronski model (ANFIS) za procjenu modula elastičnosti, koji kao ulazne parametre koristi indeks čvrstoće utvrđen opterećenjem u točki, gustoću materijala i upijanje vode [47].
Manouchehrian et al developed an artificial neural network model for estimating the uniaxial compressive strength of sandstone using petrographic properties [35]. 
Manouchehrian je sa suradnicima izradio model na bazi umjetnih neuronskih mreža za procjenu jednoosne tlačne čvrstoće pješčenjaka pomoću petrografskih karakteristika [35].
Multiple regression models and neural networks were compared in publications [29, 32-36, 46], and it was concluded 
U publikacijama [29, 32-36, 46] uspoređeni su modeli višestruke regresije i neuronskih mreža te je zaključeno da neuronske mreže daju bolje rezultate procjena.
that better estimations are made by neural networks. 
Usporedba se obavljala na temelju koeficijenta korelacije između izmjerenih i procijenjenih
In addition, the MLP architecture proved better than the RBF [35, 36] and the generalised model [46]. 
Također se arhitektura MLP pokazala bolja od RBF [35, 36] i generaliziranog modela [46].
Estimation based on evolutionary programming 
Procjena pomoću evolucijskog programiranja
In this algorithm, "genes" are various programming instructions. 
"Geni" u tom algoritmu su različite programske naredbe.
The program that gets more correct results for a number of specified sets obtains a better grade [38]. 
Program koji za više zadanih setova ulaznih podataka dobiva više ispravnih rezultata ocjenjuje se kao bolji [38].
Baykasoglu et al applied advanced evolutionary programming techniques, namely the multi expression programming (MEP), gene expression programming (GEP), and linear genetic programming (LGP), in order to estimate the UCS of soft limestones in the region of Gaziantep in Turkey. 
Baykasoglu i suradnici primijenili su napredne tehnike evolucijskog programiranja MEP (engl. multi expression programming), GEP (engl. gene expression programming) i LGP (engl. linear genetic programming) za procjenu UCS mekih vapnenaca na području Gaziantep u Turskoj.
The LGP model of evolutionary programming has proven to be the most efficient of these estimation tools [48]. 
Najučinkovitiju procjenu pokazao je LGP model evolucijskog programiranja [48].
Ozbeka et al described the use of the GEP model for estimating the UCS of basalt and tuff, and demonstrated that a good correspondence exists between experimentally determined data and results obtained through estimation [49]. 
Ozbeka sa suradnicima opisao je upotrebu GEP modela za procjenu UCS bazalta i tufa te pokazao dobro slaganje između eksperimentalno utvrđenih podataka i rezultata postignutih procjenom [49].
Based on genetic programming, Beiki et al developed models for estimating the UCS and E values of carbonate rocks by testing samples collected at the Asmari Formation in Iran [50]. 
Beiki i suradnici su na temelju genetskog programiranja načinili modele za procjenu UCS i E karbonatnih stijena na temelju rezultata ispitivanja uzoraka prikupljenih na Asmary formaciji u Iranu [50].
Estimation based on regression tree 
Procjene temeljene na regresijskom stablu
The regression tree method, also known as the Decision Tree, enables estimation of numerical variables. 
Regresijsko stablo je jedna vrsta metode zvane stablo odlučivanja koje omogućuje procjenu numeričkih varijabli.
It is used to create models that are simple to use and interpret. 
Tom metodom izrađuju se modeli koji su jednostavni za korištenje i interpretaciju.
Each question establishes whether the predictor meets the requirement. 
Proces izrade zaustavlja se kad je postignut kriterij zaustavljanja [51].
Depending on answers to one question, either the next question is put or it is established that the adjusted value of the answer (variable being estimated) has been achieved. 
Metodu regresijskog stabla primijenio je Tiryaki za procjenu UCS intaktnog stijenskog materijala kod strojnog iskopa stijena gdje je kao prediktorske varijable koristio vrijednosti ispitivanja gustoće, NCB konusnog otiska i skleroskopske tvrdoće.
The process stops once the stop criterion has been achieved [51]. 
Model je načinio na osnovi ispitivanja 44 uzorka koji su imali širok raspon čvrstoće, od vrlo mekih do vrlo čvrstih stijena [52].
The regression tree method has been applied by Tiryaki for estimating the UCS of intact rock material extracted by mechanical excavation. 
Jedan od glavnih problema regresijskih stabala je to što grananje i ugađanje stabla uvelike ovisi o podatcima na kojima se obavlja izrada modela.
Here, the predictor variables applied 
Naime, ako su podaci za izradu podijeljeni
are the density, NCB cone indent, and scleroscope hardness. 
nasumično u dva dijela, rezultati za isti ulazni skup mogu biti vrlo različiti.
In the bagging methods, attempts are made to reduce variability of estimation results by generating a great number of samples from the initial set via sampling with replacement, which is followed by building model on each sample and calculating the average of individual estimations. 
Slučajne šume izbjegavaju navedeni problem stvarajući velik broj stabala na temelju uzoraka koji su odabrani slučajnim odabirom s ponavljanjem iz početnog skupa za treniranje, ali pri svakom grananju na slučajan način bira podskup prediktora iz kojeg bira onaj mjerodavni pri grananju [53].
The bagging can greatly improve the estimation accuracy, but the problem occurs in case a very strong i.e. dominating predictor variable appears, and then the models look similar to one another. 
Za vapnence tipa madston i vekston s područja Hrvatske izrađeni su modeli bazirani na regresijskim stablima za procjenu UCS, a najbolji se pokazao onaj koji je koristio metodu slučajnih šuma za poboljšanje procjene.
The simplest way to classify the methods for estimating the UCS and E values is by complexity of procedure and the technology used in the estimation process. 
Jednadžbe jednostruke regresije daju relativno dobre rezultate procjena, no ovise o vrstama stijena za koje su napravljene
Consequently, the estimation methods can be divided into simple and complex ones (Figure 5). 
i unutar iste vrste stijene ne pokrivaju baš sve varijacije u značajkama.
Classification of methods for estimating physicomechanical properties of intact rock material 
Podjela metoda za procjenu fizikalno-mehaničkih značajki intaktnog stijenskog materijala
In addition, when these equations are used, care must be taken about the range of values, both with regard to the value being estimated, and to the value on the basis of which the estimation is made. 
Modeli izrađeni pomoću neuronskih mreža do sada su se pokazali kao najkorisniji alat za procjenu UCS i E. Velik potencijal u mogućnosti procjena pokazuju modeli evolucijskog programiranja i modeli bazirani na regresijskom stablu.
Thus, for instance, multiple regression models present the biggest error compared to other complex-method models. 
Do sada su se oni pokazali boljima od modela višestruke regresije.
simpler methods should not be neglected as estimations are actually made at preliminary design stages. 
te će se i tako omogućiti još šira primjena složenih metoda procjene.
This primarily concerns development of simple regression equations as they are simple to use and are also sufficiently accurate for preliminary stages of design. 
Pri složenom modeliranju treba se voditi inženjerskom praktičnošću te izbjegavati upotrebu ulaznih parametara do kojih je teško doći jer njihovo određivanje zahtijeva kompliciranu pripremu uzoraka.