Primjena umjetne neuronske mreže i regresije potpornih vektora u modeliranju kvantitativnog odnosa strukture-svojstva i topljivosti otopljenih čvrstih tvari u superkritičnom CO2

In this study, the solubility of 145 solid solutes in supercritical CO2 (scCO2) was correlated using computational intelligence techniques based on Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR) models. A database of 3637 solubility values has been collected from previously published papers. Dragon software was used to calculate molecular descriptors of 145 solid systems. The genetic algorithm (GA) was implemented to optimise the subset of the significantly contributed descriptors. The overall average absolute relative deviation MAARD of about 1.345 % between experimental and calculated values by support vector regress SVR-QSPR model was obtained to predict the solubility of 145 solid solutes in supercritical CO2, which is better than that obtained using ANN-QSPR model of 2.772 %. The results show that the developed SVR-QSPR model is more accurate and can be used as an alternative powerful modelling tool for QSAR studies of the solubility of solid solutes in supercritical carbon dioxide (scCO2). The accuracy of the proposed model was evaluated using statistical analysis by comparing the results with other models reported in the literature. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.U ovom je istraživanju korelirana topljivost 145 čvrstih otopljenih tvari u superkritičnom CO2 (scCO2) primjenom tehnika računalne inteligencije zasnovanim na modelima kvantitativne strukture i svojstva (QSPR). Baza podataka 3637 topljivosti prikupljena je iz prethodno objavljenih radova. Program Dragon primijenjen je za izračunavanje molekularnih deskriptora 145 čvrstih sustava. Genetski algoritam (GA) implementiran je kako bi se optimizirao podskup deskriptora sa značajnim doprinosom. Ukupno prosječno apsolutno relativno odstupanje MAARD od oko 1,345 % između eksperimentalnih i izračunatih vrijednosti pomoću regresije potpornih vektora modelom SVR-QSPR dobiveno je za predviđanje topljivosti 145 čvrstih otopljenih tvari u superkritičnom CO2, što je bolje od onog dobivenog primjenom modela ANN-QSPR (2,772 %). Rezultati pokazuju da je razvijeni model SVR-QSPR precizniji i da se može primijeniti kao alternativni alat za modeliranje QSAR studija topljivosti otopljenih čvrstih tvari u superkritičnom ugljikovu dioksidu (scCO2). Točnost predloženog modela procijenjena je statističkom analizom uspoređivanjem rezultata s ostalim modelima zabilježenim u literaturi. Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Modeliranje kinetike sušenja jabuke (sorta Golab): Frakcijski račun u odnosu na poluempirijske modele

In this work, two novel models have been proposed based on semi-empirical and factional calculus incorporating non-integer time derivatives in the Fick’s first law of anomalous diffusion. The experimental data has been collected from literature of 15 kinetics investigated in a convective dryer under the effect of temperatures ranging from 40 to 80 °C at 10 °C interval, and thickness of the slices of 2 to 6 mm at 2 mm interval. The collected experimental dataset was of apple slices (Golab variety). Results from this study were compared with a set of 64 thin-layer drying models previously published in the literature. The fitting capability of the models was compared using the mean of root mean square error MRMSE (%) of all kinetics and the global determination coefficient R2. All models’ constants and coefficients were optimised by dragonfly algorithm programmed in MATLAB software. Results show that the fractional model is highly capable of describing the drying curve of the apple slices with a determination coefficient (R2) of 0.99981, and average root mean square error (MRMSE) of 0.43 % in comparison to the best empirical models with R2 of 0.99968 and MRMSE of 0.61 %. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.U ovom radu predložena su dva nova modela temeljena na poluempirijskom i frakcijskom računu koji uključuje necjelobrojne vremenske derivate u Fickovom prvom zakonu anomalne difuzije. Eksperimentalni podatci o 15 kinetika istraženih u konvektivnom sušioniku pod utjecajem temperatura u rasponu od 40 do 80 °C u razmaku od 10 °C i debljine kriški od 2 do 6 mm u razmaku od 2 mm prikupljeni su iz literature. Prikupljeni eksperimentalni skup podataka bio je na kriškama jabuke (sorta Golab). Rezultati ove studije uspoređivani su s nizom od 64 modela tankoslojnog sušenja koji su prethodno objavljeni u literaturi. Sposobnost uklapanja modela uspoređena je koristeći srednju vrijednost srednje kvadratne pogreške MRMSE (%) svih kinetika i globalni koeficijent određivanja R2. Konstante i koeficijenti svih modela optimizirani su algoritmom dragonfly programiranim u softveru MATLAB. Rezultati pokazuju da je frakcijski model visoko sposoban opisati krivulju sušenja kriški jabuke s koeficijentom utvrđivanja (R2) 0,99981 i prosječnom srednjom kvadratnom pogreškom (MRMSE) 0,43 % u usporedbi s najboljim empirijskim modelima s R2 0,99968 i MRMSE 0,61 %. Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Modeliranje vremena sušenja praha Candesartan Cilexetil primjenom tehnike računalne inteligencije

The aim of this work was to use two computational intelligence techniques, namely, artificial neural network (ANN) and support vector regression (SVR), to model the drying time of a pharmaceutical powder Candesartan Cilexetil, which is used for arterial hypertension treatment and heart failure. The experimental data set used in this work has been collected from previously published paper of the drying kinetics of Candesartan Cilexetil using vacuum dryer and under different operating conditions. The comparison between the two models has been conducted using different statistical parameters namely root mean squared error (RMSE) and determination coefficient (R2). Results show that SVR model shows high accuracy in comparison with ANN model to predict the non-linear behaviour of the drying time using pertinent variables with {R2 = 0.9991, RMSE = 0.262} against {R2 = 0.998, RMSE = 0.339} for SVR and ANN, respectively. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.Cilj ovog rada bio je primjena dvije tehnike računalne inteligencije (umjetne neuronske mreže (ANN) i regresije potpornih vektora (SVR)) za modeliranje vremena sušenja farmaceutskog praha Candesartan Cilexetil, koji se primjenjuje za liječenje arterijske hipertenzije i zatajenje srca. Eksperimentalni skup podataka korišten u ovom radu prikupljen je iz prethodno objavljenog rada o kinetici sušenja Candesartan Cilexetila pomoću vakuumskog sušionika i pod različitim radnim uvjetima. Usporedba između dva modela provedena je pomoću različitih statističkih parametara, odnosno korijenom srednje kvadratne pogreške (RMSE) i koeficijenta određivanja (R2). Rezultati su pokazali da u usporedbi s modelom ANN model SVR pokazuje visoku točnost za predviđanje nelinearnog ponašanja vremena sušenja koristeći odgovarajuće varijable {R2 = 0,9991, RMSE = 0,262} u odnosu na {R2 = 0,998, RMSE = 0,339} za SVR i ANN. Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Umjetna inteligencija i matematičko modeliranje kinetike sušenja farmaceutskog praha

The study aims at modelling the drying kinetics of a pharmaceutical powder with active ingredient Candesartan Cilexetil. The kinetics was carried out in a vacuum dryer at different temperature levels, pressure, initial mass, and water content. The effect of some operating parameters on the drying time was studied. The modelling of drying times was based on the use of experimental design method. The data obtained were adjusted using 17 semi-empirical models, one proposed, a static ANN and DA_SVMR, regrouping all studied kinetics. The proposed model and DA_SVMR model were chosen as the most appropriate to describe the drying kinetics. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.Cilj rada je modeliranje kinetike sušenja farmaceutskog praha s aktivnim sastojkom Candesartan Cilexetil. Kinetika je izvedena u vakuumskoj sušilici pri različitim temperaturama, tlaku, početnoj masi i sadržaju vode. Proučavan je utjecaj nekih radnih parametara na vrijeme sušenja. Modeliranje vremena sušenja temeljilo se na primjeni eksperimentalne metode dizajna. Dobiveni podatci prilagođeni su pomoću 17 poluempirijskih modela, jednog predloženog, statičkog ANN i DA_SVMR, pregrupirajući svu proučavanu kinetiku. Predloženi model i model DA_SVMR pokazali su se kao najprikladniji za opisivanje kinetike sušenja. Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Kritična svojstva i acentrični čimbenici modeliranja čistih spojeva primjenom modela QSPR-SVM i algoritma Dragonfly

This work aimed to model the critical pressure, temperature, volume properties, and acentric factors of 6700 pure compounds based on five relevant descriptors and two thermodynamic properties. To that end, four methods were used, namely, multi-linear regression (MLR), artificial neural networks (ANNs), support vector machines (SVMs) using sequential minimal optimisation (SMO), and hybrid SVM with Dragonfly optimisation algorithm (SVM-DA) to model each property. The results suggested that hybrid SVM-DA had better prediction performance compared to the other models in terms of average absolute relative deviation (AARD%) of {0.7551, 1.962, 1.929, and 2.173} and R2 of {0.9699, 0.9673, 0.9856, and 0.9766} for critical temperature, critical pressure, critical volume, and acentric factor, respectively. The developed models can be used to estimate the property of newly designed compounds only from their molecular structure.Cilj ovog rada bio je modeliranje kritičnog tlaka, temperature, volumnih svojstava i acentričnih čimbenika 6700 čistih spojeva na temelju pet relevantnih deskriptora i dva termodinamička svojstva. U tu svrhu primijenjene su četiri metode: višestruka linearna regresija (MLR), umjetna neuronska mreža (ANN), metoda potpornih vektora (SVM) i algoritam optimizacije Dragonfly (SVM-DA), koji se za modeliranje svakog svojstva koriste sekvencijalnom minimalnom optimizacijom (SMO) i hibridnim SVM-om. Rezultati su pokazali da hibridni SVM-DA daje bolje predviđanje u odnosu na ostale modele u smislu postotka prosječnog apsolutnog relativnog odstupanja (AARD%) od {0,7551, 1,962, 1,929 i 2,173} i R2 od {0,9699, 0,9673, 0,9856, i 0,9766} za kritičnu temperaturu, kritični tlak, kritični volumen i acentrični faktor. Razvijeni modeli mogu se primjenjivati za procjenu svojstava novodizajniranih spojeva samo iz njihove molekularne strukture

Modeliranje membranske filtracije primjenom frakcijskog računa

The aim of this work was to model the deep bed and cake filtration process using an alternative approach based on a fractional calculus (FC). The considered experimental data in this study were extracted from published studies. The data used in FC models contained two inputs - initial concentration and time, and volume of filtrate as an output. The FC kinetic constants were tuned by fitting the experimental and predicted data through Dragonfly algorithm implemented in MATLAB programming software. The performance of the developed models was assessed using different metrics by comparing the experimental against the predicted data. The developed fractional model with nth order presented very acceptable metrics in comparison to the pseudo-nth order and displayed strong potential for estimating the volume of filtrate. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.Cilj ovog rada bio je modelirati proces dubinske filtracije i filtracije kroz filtarski kolač primjenom alternativnog pristupa temeljenog na frakcijskom računu (FC). Eksperimentalni podatci koji su korišteni u ovom radu preuzeti su iz dostupnih objavljenih radova. Podatci za FC modele sadržavali su dva ulaza: početnu koncentraciju i vrijeme, te volumen filtrata kao jedini izlaz. Kinetičke konstante FC-a podešene su ugađanjem predviđenih i eksperimentalnih podataka primjenom Dragonfly algoritma implementiranog u računalnom programu MATLAB. Karakteristike razvijenih modela procijenjene su uspoređivanjem predviđenih s eksperimentalnim podatcima kroz više statističkih pokazatelja. Razvijeni frakcijski model n-tog reda pokazao je vrlo dobre karakteristike u usporedbi s modelom pseudo-n-tog reda čime je iskazao visok potencijal za primjenu u procjeni volumena filtrata. Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Modeliranje umjetne neuronske mreže višesustavnom dinamičkom adsorpcijom organskih onečišćujućih tvari na aktivnom ugljenu

The aim of this work was to model multi-system dynamic adsorption using an artificial intelligence technique. A set of data points, collected from scientific papers containing the dynamic adsorption kinetics on activated carbon, was used to build the artificial neural network (ANN). The studied parameters were molar mass, initial concentration, flow rate, bed height, particle diameter, BET surface area, average pore diameter, time, and concentration of dimensionless effluents. Results showed that the optimized ANN was obtained with a high correlation coefficient, R = 0.997, a root mean square error of RMSE = 0.029, and a mean absolute deviation of AAD (%) = 1.810 during the generalisation phase. Furthermore, a sensitivity analysis was also conducted using the inverse artificial neural network method to study the effect of all the inputs on the dynamic adsorption. Also in this work, the traceability of the estimated results was conducted by developing a graphical user interface. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.Cilj ovog rada bio je modelirati višesustavnu dinamičku adsorpciju tehnikom umjetne inteligencije. Za izradu umjetne neuronske mreže (ANN) upotrijebljen je skup podataka prikupljen iz znanstvenih radova koji sadrže kinetiku dinamičke adsorpcije na aktivnom ugljenu. Ispitivani parametri bili su: molarna masa, početna koncentracija, brzina protoka, visina sloja, promjer čestica, površina BET, prosječni promjer pora, vrijeme i koncentracija bezdimenzijskih otpadnih voda. Rezultati su pokazali da je tijekom faze generalizacije dobiven optimiran ANN s visokim koeficijentom korelacije, R = 0,997, korijenom srednje kvadratne pogreške RMSE = 0,029 i srednjim apsolutnim odstupanjem AAD (%) = 1,810. Dodatno, provedena je i analiza osjetljivosti primjenom metode inverzne umjetne neuronske mreže kako bi se proučio učinak svih ulaza na dinamičku adsorpciju. U radu je provedena i sljedivost procijenjenih rezultata razvojem grafičkog korisničkog sučelja. Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

DA-SVM, MLR, PLS i OLS modeliranje kumulativnog otpuštanja Tramadola iz formulacija inkapsuliranih s PCL i PVP

This work aimed to model the kinetics of cumulative drug release from formulations based on encapsulation by biodegradable polycaprolactone and polyvinylpyrrolidone polymers. Different ratios of the polymerswere prepared by a solvent evaporation method using Span 20 and Span 80 as surfactants. The cumulative drug release was estimated depending on the formulation component and time. Four models: hybrid model of support vector machine and dragonfly algorithm (DA-SVM), partial least squares (PLS) model, multiple linear regression (MLR) model, and ordinary least squared (OLS) model, were developed and compared. The statistical analysis proved there were no issues in variable inputs. The results showed that the DA-SVM model gave a better result where a determination coefficient was close to one and RMSE error close to zero. A graphical interface was built to calculate the cumulative drug release. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.Cilj ovog rada bio je modeliranje kinetike kumulativnog otpuštanja lijeka iz formulacija inkapsuliranih biorazgradivim polikaprolaktonom i polivinilpirolidonom. Različiti omjeri polimera pripremljeni su isparavanjem otapala uz upotrebu Span 20 i Span 80 kao površinski aktivnih tvari. U modeliranju kinetike primijenjena su četiri pristupa: hibridni pristup kombiniranjem metode potpornih vektora i Dragonfly algoritma (DA-SVM), metoda parcijalnih najmanjih kvadrata (PLS), višestruka linearna regresija (MLR) te metoda najmanjih kvadrata (OLS). Provedena je usporedba kvalitete predviđanja kumulativnog otpuštanja lijeka, ovisno o primijenjenom polimeru i vremenu. Statistička analiza nije ukazala na probleme s odabranim ulaznim varijablama. Rezultati su pokazali superiornost predviđanja DA-SVM modelom uz koeficijent determinacije blizu jedinice te RMSE pogrešku blizu nule. Za izračun kumulativnog otpuštanja lijeka konstruirano je grafičko sučelje. Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Praktični alat umjetne neuronske mreže za predviđanje kompetitivne adsorpcije bojila na polimernoj nanoarhitekturi gemini

The objective of this study was to model the removal efficiency of ternary adsorption system using feed-forward back propagation artificial neural network (FFBP-ANN). The ANN model was trained with Levenberg–Marquardt back propagation algorithm and the best model was found with the architecture of {9-11-4-3} neurons for the input layer, first and second hidden layers, and the output layer, respectively, based on two metrics, namely, mean squared error (MSE) = (0.2717–0.5445) and determination coefficient (R2) = (0.9997–0.9999). Results confirmed the robustness and the efficiency of the developed ANN model to model the adsorption process. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.Cilj ove studije bio je modelirati učinkovitost uklanjanja ternarnog adsorpcijskog sustava pomoću višeslojne unaprijedne neuronske mreže s povratnim rasprostiranjem pogreške (FFBP-ANN). Model ANN-a učen je algoritmom Levenberg–Marquardt, a najbolji model bio je s arhitekturom {9-11-4-3} neurona za ulazni, prvi i drugi skriveni sloj te izlazni sloj, na temelju dvaju metričkih pokazatelja: srednje kvadratne pogreške (MSE) = (0,2717 – 0,5445) i koeficijenta određivanja (R2) = (0,9997 – 0,9999). Rezultati su potvrdili robusnost i učinkovitost razvijenog ANN modela za modeliranje procesa adsorpcije. Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Ternarno višekomponentno modeliranje adsorpcije primjenom ANN-a, LS-SVR-a i SVR-a – studija slučaja

The aim of this work was to develop three artificial intelligence-based methods to model the ternary adsorption of heavy metal ions {Pb2+, Hg2+, Cd2+, Cu2+, Zn2+, Ni2+, Cr4+} on different adsorbates {activated carbon, chitosan, Danish peat, Heilongjiang peat, carbon sunflower head, and carbon sunflower stem). Results show that support vector regression (SVR) performed slightly better, more accurate, stable, and more rapid than least-square support vector regression (LS-SVR) and artificial neural networks (ANN). The SVR model is highly recommended for estimating the ternary adsorption kinetics of a multicomponent system. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.Cilj ovog rada bio je razviti tri metode temeljene na umjetnoj inteligenciji za modeliranje trostruke adsorpcije iona teških metala {Pb2+, Hg2+, Cd2+, Cu2+, Zn2+, Ni2+, Cr4+} na različitim adsorbatima {aktivni ugljen, kitozan, danski treset, treset Heilongjiang, ugljik glave suncokreta i ugljik stabljike suncokreta). Rezultati pokazuju da se regresija potpornih vektora (SVR) pokazala nešto boljom, preciznijom, stabilnijom i bržom od regresije potpornih vektora najmanjih kvadrata (LS-SVR) i umjetnih neuronskih mreža (ANN). Za procjenu kinetike trostrukog adsorpcijskog sustava višekomponentnog sustava preporučuje se model SVR. Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna