کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
388671 | 660935 | 2010 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Prediction of solubility of gases in polystyrene by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Radial Basis Function Neural Network
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and Radial Basis Function Neural Network (RBF NN) have been developed for prediction of solubility of various gases in polystyrene. Solubility of butane, isobutene, carbon dioxide, 1,1,1,2-tetrafluoroethane (HFC-134a), 1-chloro-1,1-difluoroethane (HCFC-142b), 1,1-difluoroethane (HFC-l52a) and nitrogen in polystyrene is modeled by ANFIS and RBF NN in a wide range of pressure and temperature with high accuracy. The results obtained in this work indicate that ANFIS and RBF NN are effective methods for prediction of solubility of gases in polystyrene and have better accuracy and simplicity compared with the classical methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 37, Issue 4, April 2010, Pages 3070–3074
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 37, Issue 4, April 2010, Pages 3070–3074
نویسندگان
Aboozar Khajeh, Hamid Modarress,