121 KB30 KB200020242014Evis, ZaferKockan, UmitOzturk, Fahrettinštevilka:1letnik:48str. 73-79COBISSID:1031850ISSN:1580-2949URN:URN:NBN:SI:doc-ZYREZL4SenInštitut za kovinske materiale in tehnologijeMateriali in tehnologijeartificial neural networkscrystal structurehidroksiapatithydroxyapatitekristalna strukturamultilayer-perceptron networkumetne nevronske mreževečplastna perceptronska mrežaArtificial-neural-network prediction of hexagonal lattice parameters for non-stoichiometric apatites| Napovedovanje heksagonalnih mrežnih parametrov z umetno nevronsko mrežo|In this study, hexagonal lattice parameters (a and c) and unit-cell volumes of non-stoichiometric apatites of M10(TO4)6X2 are predicted from their ionic radii with artificial neural networks. A multilayer-perceptron network is usedfor training. The results indicate that the Bayesian regularization method with four neurons in the hidden layer with a tansig activation function and one neuron in the output layer with a purelin function gives the best results. It is found that the errors for the predicted data of the lattice parameters of a and c are less than 1 % and 2 %, respectively. On the other hand, about 3 % errors were encountered for both lattice parameters of the non-stoichiometric apatites with exact formulas in the presence of the T-site ions that are not used for training the artificial neural networkV 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 mrežeTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaInštitut za kovinske materiale in tehnologije