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文献
J-GLOBAL ID：202102241265711063
整理番号：21A0240236
ハイブリッド人工ニューラルネットワーク(ANN)と応答曲面法(RSM)アプローチを用いたバイオ水素生産のための暗発酵の最適化【JST・京大機械翻訳】
Optimization of dark fermentation for biohydrogen production using a hybrid artificial neural network (ANN) and response surface methodology (RSM) approach
Wang Yunshan
(Institute of Process Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
,
Yang Gang
(Institute of Process Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
,
Sage Valerie
(Energy Business Unit, The Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO), Perth, Australia)
,
Xu Jian
(Biochemical Engineering Research Center, Anhui University of Technology, Ma’anshan, China)
,
Sun Guangzhi
(Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun, China)
,
He Jun
(Department of Chemical and Environmental Engineering, University of Nottingham Ningbo China, Ningbo, China)
,
Sun Yong
(Department of Chemical and Environmental Engineering, University of Nottingham Ningbo China, Ningbo, China)
資料名：
Environmental Progress & Sustainable Energy
(Environmental Progress & Sustainable Energy)
巻： 40 号： 1 ページ： e13485 発行年： 2021年
JST資料番号： E0814B ISSN： 1944-7442 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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