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J-GLOBAL ID：201202257570823378   整理番号：12A1719874

コロイド系の相挙動を予測するための手法としてのハイブリッドニューラルネットワーク

Hybrid neural networks as tools for predicting the phase behavior of colloidal systems

著者 (3件)： AGATONOVIC-KUSTRIN Snezana (School of Pharmacy and Applied Sci., La Trobe Inst. of Molecular Sciences, La Trobe Univ., Edwards Rd, Bendigo 3550, AUS) ,  MORTON David W. (School of Pharmacy and Applied Sci., La Trobe Inst. of Molecular Sciences, La Trobe Univ., Edwards Rd, Bendigo 3550, AUS) ,  SINGH Ragini (School of Pharmacy and Applied Sci., La Trobe Inst. of Molecular Sciences, La Trobe Univ., Edwards Rd, Bendigo 3550, AUS)
資料名： Colloids and Surfaces. A. Physicochemical and Engineering Aspects  (Colloids and Surfaces. A. Physicochemical and Engineering Aspects)
巻： 415  ページ： 59-67  発行年： 2012年12月05日 
JST資料番号： A0539B  ISSN： 0927-7757  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： 本検討の目的は,四元コロイド系の相挙動をモデル化するために,エンコード化二元系出力よりむしろカテゴリー的(明快な)出力を有するニューラルネットワーク(NN)を使用すること,水やオイル部からのマイクロエマルジョン,液晶相,あるいは粗エマルジョンフォーミュレーション(カテゴリー的出力)と,用いた界面活性剤/共界面活性剤組み合わせのHLB値(連続的入力)を予測することにあった。界面活性剤あるいは界面活性剤/共界面活性剤,オイルおよび水のブレンドの準三元系相図からのデータ値を予測的NNモデルを開発するために用いた。20の異なる相図を表す解析試料からNNの5786入力-出力データセットが得られた。各試料は,用いた界面活性剤ブレンド割合,HLB計算値,混合物中のオイルと水に従ってラベル化し,その組成で見られた相構造の性質,即ち,マイクロエマルジョン,粗エマルジョン,あるいは液晶,および2相か3相の共存,という性質に適合させた。結果から,カテゴリー的データを取り扱う時,ハイブリッドNNは,モデルに良好な品質を与えて,適切な精度でコロイド系の相挙動を予測する可能性を有することが分る。液晶相を予測する時にはいくつかのエラーがあったが,マイクロエマルジョン相は高精度で予測した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *コロイド ,  *挙動 ,  界面活性剤 ,  状態図 ,  親水性親油性バランス ,  マイクロエマルション ,  *予測 ,  モデリング ,  液晶 ,  混合物 ,  糖アルコール ,  非イオン界面活性剤
準シソーラス用語： Tween60 ,  共界面活性剤 ,  共存 ,  三元系相図 ,  *相挙動

分類 (2件)： コロイド化学一般  (CB11010C) ,  その他の洗浄剤  (YG02040W)

物質索引 (1件)： ソルビトール

タイトルに関連する用語 (5件)： コロイド ,  相挙動 ,  予測 ,  手法 ,  ニューラルネットワーク