Influence prediction of small organic molecules (ureas and thioureas) upon electrical percolation of AOT-based microemulsions using artificial neural networks / Iago Antonio Montoya in TENSIDE, SURFACTANTS, DETERGENTS, Vol. 49, N° 4 (07-08/2012)

[article]  inTENSIDE, SURFACTANTS, DETERGENTS > Vol. 49, N° 4 (07-08/2012) . - p. 316-320 Titre : Influence prediction of small organic molecules (ureas and thioureas) upon electrical percolation of AOT-based microemulsions using artificial neural networks Type de document : texte imprimé Auteurs : Iago Antonio Montoya, Auteur ; Gonzalo Astray, Auteur ; Antonio Cid, Auteur ; José Antonio Manso, Auteur ; Oscar Adrian Moldes, Auteur ; Juan Carlos Mejuto, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : p. 316-320 Note générale : Bibliogr. Langues : Anglais (eng) Catégories : Microémulsions Percolation Réseaux neuronaux (informatique) Surfactants Thiourée Urée Index. décimale : 668.1 Agents tensioactifs : savons, détergents Résumé : In order to predict percolation temperature of AOT-Based microemulsions (AOT/iC8/H2O w/o microemulsions) in the presence of small organic molecules (ureas and thioureas), different Artificial Neural Network architectures (ANN) have been carried out using a Perceptron Multilayer Artificial Neural Network with three entrance variables (W = value of the microemulsion, additive concentration, logP value). Best ANN architecture consists in three input neurons, one middle layer (with two neurons) and one output neuron. Correlation values were R = 0.9251 for the training set and R = 0.9719 for the prediction set. Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=15551 [article]

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