V tej študiji so z uporabo umetnih nevronskih mrež napovedani heksagonalni mrežni parametri (a in c) in prostornina osnovne celice nestehiometričnega apatita M10(TO4)6X2 iz njihovih ionskih premerov. Za učenje je bila uporabljena večplastna perceptronska mreža. Rezultati kažejo, da najboljše rezultate daje Bayesianova ureditvena metoda s štirimi nevroni v skriti plasti z aktivacijsko funkcijo štansig' in en nevron v zunanji plasti s 'purelin'-funkcijo. Ugotovljeno je, da je napaka pri napovedanih mrežnih parametrih a in c manj kot 1 % oziroma manj kot 2 %. Po drugi plati pa se srečamo z napako 3 % pri obeh parametrih mreže nestehiometričnega apatita z natančnimi formulami pri prisotnosti ionov na T-mestih, ki niso bili uporabljeni pri usposabljanju umetne nevronske mreže.

Pravice

URN

URN:NBN:SI:doc-ZYREZL4S

COBISSID

1031850

Objavljeno

14.02.2015

Metapodatki

Citiranje

APA:

Kockan, Umit, Ozturk, Fahrettin, Evis, Zafer (2014). Artificial-neural-network prediction of hexagonal lattice parameters for non-stoichiometric apatites. Materiali in tehnologije, letnik 48, številka 1, str. 73-79. URN:NBN:SI:doc-ZYREZL4S from http://www.dlib.si

MLA:

Kockan, Umit, Ozturk, Fahrettin, Evis, Zafer. "Artificial-neural-network prediction of hexagonal lattice parameters for non-stoichiometric apatites." Materiali in tehnologije letnik 48. številka 1 (2014) str. 73-79.
<http://www.dlib.si/?URN=URN:NBN:SI:doc-ZYREZL4S>

Materiali in tehnologije
2000-
(Zbirni zapis)

Artificial-neural-network prediction of hexagonal lattice parameters for non-stoichiometric apatitesNapovedovanje heksagonalnih mrežnih parametrov z umetno nevronsko mrežo

Artificial-neural-network prediction of hexagonal lattice parameters for non-stoichiometric apatites
Napovedovanje heksagonalnih mrežnih parametrov z umetno nevronsko mrežo