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.