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

پیام:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
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

زبان:
فارسی
صفحات:
375 تا 387
لینک کوتاه:
magiran.com/p1974526 
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • 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.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!