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Artificial intelligence for electrical percolation of AOT-based microemulsions prediction / Antonio Cid in TENSIDE, SURFACTANTS, DETERGENTS, Vol. 48, N° 6 (11-12/2011)
[article]
Titre : Artificial intelligence for electrical percolation of AOT-based microemulsions prediction Type de document : texte imprimé Auteurs : Antonio Cid, Auteur ; Gonzalo Astray, Auteur ; J. A. Manso, Auteur ; Juan Carlos Mejuto, Auteur ; Oscar Adrian Moldes, Auteur Année de publication : 2011 Article en page(s) : p. 477-483 Note générale : Bibliogr. Langues : Anglais (eng) Catégories : Microémulsions
Percolation
Prévision, Théorie de la
Réseaux neuronaux (informatique)
SurfactantsIndex. décimale : 668.1 Agents tensioactifs : savons, détergents Résumé : Different Artificial Neural Network architectures have been assayed to predict percolation temperature of AOT/i-C8/H2O microemulsions. A Perceptron Multilayer Artificial Neural Network with five entrance variables (W value of the microemulsions, additive concentration, molecular weight of the additive, atomic radii and ionic radii of the salt components) was used. Best ANN architecture was formed by five input neurons, two middle layers (with eleven and seven neurons respectively) and one output neuron. Root Mean Square Errors (RMSEs) are 0.188C (R = 0.9994) for the training set and 0.64 °C (R = 0.9789) for the prediction set. Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=12616
in TENSIDE, SURFACTANTS, DETERGENTS > Vol. 48, N° 6 (11-12/2011) . - p. 477-483[article]Réservation
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