0% Complete
English
صفحه اصلی
/
دومین کنفرانس ملی عصر انفجار تکنولوژی؛ هوش مصنوعی، تحولی در صنعت، تجارت و زنجیره تامین و دومین کنفرانس ملی علم داده در کاربردهای مهندسی
Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for prediction the gibbs energy of formation
نویسندگان :
Aboozar Khajeh
1
1- Birjand University of Technology
کلمات کلیدی :
Acid،Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS)،Genetic function approximation (GFA)،Gibbs free energy of formation،Group contribution (GC)،Machine learning
چکیده :
The Gibbs free energy of formation is very important property to predict the feasibility of chemical reactions, calculate equilibrium constants, and analyze reaction spontaneity. In this work, a nonlinear group contribution-based method was developed by combination of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and group contributions (GC) methods. In order to obtain simple and accurate model for prediction the gibbs free energy of formation of acid compounds, the genetic function approximation (GFA) method was used for selection the most important functional groups. The required parameters of the models are the numbers of occurrences of three functional groups in each investigated acid molecule, which can be computed based on chemical structure of any acid molecule. Using the ANFIS method the gibbs free energy of formation predicted with high accuracy and reliability that are quantified by the following statistical parameters: the squared correlation coefficient (R2) = 0.978, absolute average relative deviation percent (AARD %) =3.977, and the root mean squares error (RMSE) = 26.932. In general, the results obtained in this work showed that the ANFIS-GC could be a promising machine learning approach to predict the gibbs free energy of formation, or possibly other physiochemical properties of acid compounds.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
اتوماسیون هوش مصنوعی کلید موفقیت در آینده تولید
مهدی بشیرزاده
جایگاه هوش مصنوعی در آینده اقتصاد ایران
سید کمال صادقی - فاطمه نمازی - هانیه پور مهدی
استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت منابع انسانی
مهدی محمدی امین - مهدی فرساد - هادی محمدی امین
Machine Learning and Deep Learning Approaches for Fake News Detection: A Comprehensive Survey
Arian Hajati - Azita Shirazipour - Seyed Javad Mirabedini
بررسی تأثیر مالکیت کنترل کننده بر رقابت در بازار محصول شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
اسماعیل محبی کندسری
بهینهسازی ساختار نانوالیافی داربست پلیمری با دندریمر پلی آمیدو آمین برای استفاده در مهندسی بافت عصب
حمید جبار
بهبود امنیت شبکههای رایانش ابری مبتنی بر معماری OpenFlow با استفاده از SVM
سویل قنبرزاده چاوشی
A Comprehensive Review of Machine Learning Techniques for Automatic Skin Disease Detection
Mahdie Naseri - Azita Shirazipour - Seyed Javad Mirabedini
Using Advanced Ensemble Machine Learning Models to Predict Traffic in SDN-Based Networks: A Comparative Study of Bagging, Boosting, and Stacking Approaches
Raha Pakzad - Sasan GharaPasha - Nasrin Firouz - Ramin Habibzadehsharif
شناسایی و اولویت بندی قابلیت های پویای حسابداری دایره ای بر مبنای جریان های مواد در اقتصاد دایره ای
ایران فخری نژاد
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2