Implementazione di tecniche di rete neurale per il caricamento del rame
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L'applicazione delle reti neurali è stata considerata uno strumento promettente per l'analisi del processo di scambio ionico, grazie alla loro semplicità di simulazione, previsione e modellazione. Questo processo è complesso, non lineare e coinvolge molti fattori che influenzano i meccanismi di assorbimento degli ioni dalla soluzione pregnante; la fase successiva è l'eluizione. Per migliorare le prestazioni del processo di scambio ionico, è necessario ottimizzare e analizzare il processo. La maggior parte dei modelli basati sul processo di scambio ionico sono teorici. La modellazione e la...
L'applicazione delle reti neurali è stata considerata uno strumento promettente per l'analisi del processo di scambio ionico, grazie alla loro semplicità di simulazione, previsione e modellazione. Questo processo è complesso, non lineare e coinvolge molti fattori che influenzano i meccanismi di assorbimento degli ioni dalla soluzione pregnante; la fase successiva è l'eluizione. Per migliorare le prestazioni del processo di scambio ionico, è necessario ottimizzare e analizzare il processo. La maggior parte dei modelli basati sul processo di scambio ionico sono teorici. La modellazione e la simulazione sono strumenti per raggiungere gli obiettivi. La maggior parte di questi modelli deriva da descrizioni fisiche e dalla comprensione del processo di scambio ionico in base a determinate ipotesi. Tuttavia, come già detto, sono matematicamente complessi, costosi dal punto di vista computazionale e idealmente richiedono una conoscenza molto dettagliata del processo di scambio ionico stesso. Pertanto, è necessario trovare un mezzo alternativo per prevedere le prestazioni del processo, il che ha portato all'interesse dei ricercatori per l'applicazione delle tecniche di rete neurale.
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