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机译:黄花籽油提取模型和工艺参数优化:人工神经网络性能评估和响应面方法
Chemical Engineering Department, Obafemi Awolowo University, OAU Campus, Ile-Ife, Osun State 220005, Nigeria;
Biochemical Engineering Laboratory, Department of Chemical Engineering, Obafemi Awolowo University, Ile-Ife Osun State 220005, Nigeria;
机译:巴西橡胶树(橡胶种子)油:使用响应面法和人工神经网络技术对提取工艺参数进行建模和优化
机译:建模和优化通过Mus paradisiacal(车前草)果皮作为非均相基础催化剂合成Thevetia peruviana(黄色夹竹桃)油生物柴油:人工神经网络与响应面方法的案例。
机译:通过人工神经网络和响应面法优化紫荆花籽油的提取:潜在的生物燃料候选者
机译:使用响应面法(RSM)优化影响粗橡胶种子油溶剂萃取的参数
机译:了解并关联使用基于聚合物的响应表面模型和集成人工神经网络制备喷雾干燥的固体分散体所涉及的各种参数。
机译:人工神经网络(ANN)和响应面方法(RSM)方法对农业土壤中新分离的不动芽孢杆菌抗性菌株NS-MIE还原铬(VI)的优化进行建模
机译:人工神经网络,遗传算法和响应地面方法的数学建模与优化研究 - 硫酸铁(Azadirachta籼稻)种子油的硫酸铁催化酯化