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Toward an intelligent approach for predicting surface tension of binary mixtures containing ionic liquids

저자

Reza Soleimani, Amir Hossein Saeedi Dehaghani, Navid Alavi Shoushtari, Pedram Yaghoubi, Alireza Bahadori

학술지명

Korean Journal of Chemical Engineering

출판/발행연도

2018

주제

요약

본 연구는 이온성 액체 및 이들의 혼합물의 표면 장력을 예측하기 위해 Bayesian regulation back propagation training algorithm으로 훈련된 인공 신경망(ANN) 모델을 제안합니다. 283.1-348.15 K 온도 범위에서 748개의 데이터 포인트를 사용하여 모델을 훈련하고 테스트한 결과, 예측값과 실험 데이터가 일치하며 다른 방법보다 정확도가 높았습니다.

학술지 영향력

[Korean Journal of Chemical Engineering]

CiteScore: 5.2

ES: 0.00407

JCI: 0.49

JCR: 3.2

KCI: 0.37

SJR: 0.636

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