بررسی تجربی و مدلسازی شبکه عصبی برای پیشبینی ضریب شکست الکلهای خالص و مخلوط دوتایی

پیام:
چکیده:

در این پژوهش ضریب شکست نمونه های خالص الکلهای نوع اول و مخلوط های دوتایی آنها به دو روش تجربی و مدلسازی مورد بررسی قرار گرفت. در روش تجربی از دستگاه رفرکتومتر برای اندازه گیری ضریب شکست استفاده شد و در روش مدلسازی، با به کارگیری شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه مدلسازی شد. به همین منظور ورودی های شبکه مربوط به مواد خالص، دما، جرم مولکولی و گروه های عاملی CH3، CH2 و OH و برای مخلوط ها کسر مولی، جرم مولکولی جزء اول، جرم مولکولی جزء دوم و گروه های عاملی CH3، CH2 و OH و ضریب شکست به عنوان تنها خروجی شبکه در نظر گرفته شده است. در طراحی شبکه عصبی، 70% داده ها تحت عنوان تابع آموزش، 15% به عنوان تابع اعتبارسنجی و 15% به عنوان تابع آزمایش در نظر گرفته شده است. در این مدلسازی، نمونه های خالص در نورون 10 با میانگین درصد خطای نسبی مطلق 08457/0 و نمونه های مخلوط در نورون 12 با میانگین درصد خطای نسبی مطلق 07121/0 بهینه شده است. با مقایسه روش آزمایشگاهی و مدلسازی در نمودارهای عملکرد، انطباق خوبی بین دو روش وجود دارد که نشاندهنده کیفیت مدل ارائه شده می باشد

نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل
زبان:
فارسی
صفحات:
375 -387
لینک کوتاه:
magiran.com/p1974526 
برخی از خدمات از جمله دانلود متن مقالات تنها به مشترکان مگیران ارایه می‌گردد. شما می‌توانید به یکی از روش‌های زیر مشترک شوید:
اشتراک شخصی
در سایت عضو شوید و هزینه اشتراک یک‌ساله سایت به مبلغ 400,000ريال را پرداخت کنید. همزمان با برقراری دوره اشتراک بسته دانلود 100 مطلب نیز برای شما فعال خواهد شد!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی همه کاربران به متن مطالب خریداری نمایند!
توجه!
  • دسترسی به متن مقالات این پایگاه در قالب ارایه خدمات کتابخانه دیجیتال و با دریافت حق عضویت صورت می‌گیرد و مگیران بهایی برای هر مقاله تعیین نکرده و وجهی بابت آن دریافت نمی‌کند.
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.