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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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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13463 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible 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]
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
UréeIndex. 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
in TENSIDE, SURFACTANTS, DETERGENTS > Vol. 49, N° 4 (07-08/2012) . - p. 316-320[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 14042 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible