Индексировано в
  • Open J Gate
  • Журнал GenamicsSeek
  • Смитерс Рапра
  • RefSeek
  • Справочник индексации исследовательских журналов (DRJI)
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО АЗ
  • OCLC- WorldCat
  • Ученый
  • Паблоны
  • Женевский фонд медицинского образования и исследований
  • Google Scholar
Поделиться этой страницей
Флаер журнала
Flyer image

Абстрактный

Моделирование искусственных нейронных сетей для удаления Fe (III) из водных растворов с использованием нанокомпозитов хитозан-магнетит (CMN)

Мини Намдео, Рама Мехта, Мехта ВК и Виджая Агарвала

Двухслойная модель искусственной нейронной сети (ИНС) была создана для прогнозирования эффективности выделения частиц Fe (II) из жидкой композиции с использованием нанокомпозитов хитозана и магнетита (CMN). Исходная композиция сорбета была получена путем растворения предварительно рассчитанного количества FeCl3 в дважды очищенной воде для получения конечной фиксации 100 мг/л. Исходная композиция была ослаблена для получения стандартных композиций с фиксацией в диапазоне 5-30 мг/л, и их конечный pH был преобразован в соответствии с 4,5. Пятьдесят миллилитров композиции FeCl3 желаемого фокуса были помещены в 125-миллилитровую колбу Эрленмейера, содержащую 0,02 г сорбента CMN. Было обнаружено, что для достижения баланса достаточно периода в 3 часа. Модель ANN была предназначена для того, чтобы заподозрить эффективность сорбции CMNs для целевой металлической частицы путем объединения обратного распространения (BP) с исследованием направляющего сегмента. Сигмовидный аксон использовался в качестве обменной емкости для информации и выходного слоя. Расчет Левенберга-Марквардта (LMA) был подключен, давая базовую оценку среднеквадратической ошибки (MSE) для подготовки и перекрестной апробации на 6-м знаке десятичной дроби.

Отказ от ответственности: Этот реферат был переведен с помощью инструментов искусственного интеллекта и еще не прошел проверку или верификацию