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J-GLOBAL ID：201902262432951193   整理番号：19A1584982

電気化学オゾン生産プロセスのブラックボックスモデリングと多目的最適化【JST・京大機械翻訳】

Black box modeling and multiobjective optimization of electrochemical ozone production process

著者 (2件)： Nabavi Seyed Reza (Department of Applied Chemistry, University of Mazandaran, Babolsar, Iran) ,  Abbasi Mahmoud (Department of Applied Chemistry, University of Mazandaran, Babolsar, Iran)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 31  号： Supplement 2  ページ： 957-968  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,発生したオゾン濃度の同時最大化と電気エネルギー消費の最小化を実験室規模の電気化学的オゾン生産システム(EOP)で調べた。EOPのニューラルネットワークシミュレーションを,Abbasiらによる発生オゾン濃度予測のために実施した(Chem Eng Res Des92(11):2618-2625,2014)。本研究では,発生したオゾン濃度と電気エネルギー消費の両方を予測するために,ニューラルネットワークモデル(ブラックボックスモデルとして)を開発した。次に,モデルを最適化のために使用した。ジャンプ遺伝子変異体と終止基準を有する利tru的非支配的ソート遺伝的アルゴリズムをMOOに用いた。一般的距離と拡散を,世代の正しい数の後にアルゴリズムを停止するために,停止判定基準において使用した。さらに,パレート最適集合からのいくつかの最適解を選択し,実験的に検証した。Copyright 2017 The Natural Computing Applications Forum Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  電力消費 ,  *ブラックボックス ,  アルゴリズム ,  ソーティング ,  *最適化 ,  判定基準 ,  *モデリング ,  予測 ,  ニューラルネットワーク ,  *オゾン
準シソーラス用語： 最適解 ,  Pareto最適 ,  オゾン濃度 ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： オゾン生産 ,  電気化学プロセス ,  ニューラルネットワーク ,  多目的最適化 ,  ALT-NSGA-II-AJG ,  停止基準 ,  ブラックボックスモデル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 電気化学 ,  オゾン ,  プロセス ,  ブラックボックス ,  モデリング ,  多目的最適化