Modelling Drying Time of Candesartan Cilexetil Powder Using Computational Intelligence Technique
| Autor: | Mohamed Hentabli, Sonia Keskes, Salah Hanini, Maamar Laidi |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: |
Candesartan Cilexetil
response surface methodology vacuum drying artificial neural networks support vector regression Computer science business.industry General Chemical Engineering Computational intelligence General Chemistry candesartan cilexetil metodologija odgovora površine vakuumsko sušenje umjetna neuronska mreža regresija potpornih vektora lcsh:Chemistry Candesartan lcsh:QD1-999 Drying time medicine Process engineering business medicine.drug |
| Zdroj: | Kemija u industriji : Časopis kemičara i kemijskih inženjera Hrvatske Volume 70 Issue 3-4 Kemija u Industriji, Vol 70, Iss 3-4, Pp 137-144 (2021) |
| ISSN: | 1334-9090 0022-9830 |
| Popis: | 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. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|