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J-GLOBAL ID：201002271389942754   整理番号：10A1379261

二成分気体拡散性の見積りのための神経回路網ベースの方法

A neural network-based method for estimation of binary gas diffusivity

著者 (2件)： ESLAMLOUEYAN R. ,  KHADEMI M.h.
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 104  号： 2  ページ： 195-204  発行年： 2010年12月15日 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,フィードフォワード三方向神経回路網を開発して,二成分混合物中の各成分の臨界温度,(T_c),臨界体積(V_c)及び分子量(M)に基き広い温度域,大気圧下での気体の二成分拡散係数(D _AB)を予測した。その方法の精度をネットワークの訓練段階では用いられないテストデータにより評定した。さらに,神経回路網の性能を既知の文献で提案の相関の性能と比較した。その結果,開発法はほかの相関を精度及び外挿能で上まわることが示された。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *神経回路網 ,  拡散係数 ,  ガス拡散法 ,  臨界温度 ,  二成分系 ,  フィードフォワード
準シソーラス用語： フィードフォワードニューラルネットワーク ,  *気体拡散

分類 (3件)： 気体の輸送現象  (BJ01022N) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  相平衡・状態図一般  (CB03011C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 二成分 ,  気体拡散 ,  見積り ,  神経回路網