Photocatalytic degradation on Sulphur–Nitrogen Co-Doped Fe <sub>2</sub> O <sub>3</sub> surface and enhanced nanostructure design using RERNN-FFO approach for methylene blue adsorption
Notice bibliographique
Résumé
Fe2O3 is an exceptional substance that possesses distinct properties, including high stability, oxidising power, affordability, environmental friendliness, availability, and some visible light qualities. The paper presents a unique technique for the Design of Nanostructure Surface for Adsorption and Photo catalysis of Methylene Blue termed Hybrid RERNN-FFO in order to overcome this problem. The proposed hybrid technique is the joint execution of both the Recalling Enhanced Recurrent Neural Network (RERNN) and Flying Foxes Optimization (FFO). Hence, it is named as RERNN-FFO. The major objective of the proposed technique is to accurately predict the dye removal effectiveness. The RERNN is utilized to predict the efficiency of the dye removal and eliminate its dependency on neuron count and FFO is utilized to optimize the RERNN’s parameters. The proposed strategy was executed in the MATLAB platform and compared with other existing strategies like Crystal Graph Convolutional Neural Network (CGCNN), Deep Neural Network (DNN)and Particle Swarm Optimization (PSO). The proposed method is more efficient than current approaches and achieves an impressive 99% dye removal efficiency. The findings indicate that, in comparison to alternative methods, this strategy reduces MSE by 0.048% and increases R-squared by 0.94%, demonstrating its superior performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».