แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Data augmentation enhanced multilayer perceptron neural network model for catalytic CO2 methanation

Organization : Silpakorn University. Faculty of Engineering and Industrial Technology
Email : kongtaworn_k@silpakorn.edu

Organization : Silpakorn University. Faculty of Science
Email : aonpong_p@silpakorn.edu

Organization : Silpakorn University. Faculty of Engineering and Industrial Technology
Email : chotigkrai_n@silpakorn.edu
keyword: Multilayer perceptrons
LCSH: Neural networks (Computer science)
; Data augmentation (Machine learning)
LCSH: Catalysis
LCSH: Carbon dioxide
Abstract: CO2 methanation is beneficial not only for green-house gas abatement but also energy demand support. Various catalysts and reaction conditions have been studied and its experimental data were accumulated for decades. Machine learning is received wide attention due to the ability to reveal insight from literature data. However, the size of experimental data is limited and considerably small even accumulated for decades, affecting the accuracy and robustness of the model. In this work, we used data augmentation technique to increase the size of dataset to 5 and 10 times for training multilayer perceptron neural network model. For default model parameters, R2 and RMSE for predicting CO2 conversion were increased from (0.89, 10.5) to (0.91, 9.7) and (0.92, 9.5) for 5 and 10 times training set, respectively. The best R2 and RMSE of 0.94 and 7.6 were obtained by tuning hidden layer and maximum iteration. This work demonstrates the advantage of applying data processing technique to improve the accuracy and robustness of the model in catalyst domain
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-03-17
Issued: 2025-03-17
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Thai Institute of Chemical Engineering and Applied Chemistry. The 33st Thai Institute of Chemical Engineering and Applied Chemistry International Conference (TIChE 2024) (pp.586-593). Bangkok : Thai Institute of Chemical Engineering And Applied Chemistry
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 TiChE 2024pp.586-593.pdf 418.29 KB
ใช้เวลา
0.03323 วินาที

Kittithat Kongtaworn
Title Contributor Type
Data augmentation enhanced multilayer perceptron neural network model for catalytic CO2 methanation
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kittithat Kongtaworn;Panyanat Aonpong;Nutchapon Chotigkrai

บทความ/Article
Panyanat Aonpong
Title Contributor Type
Data augmentation enhanced multilayer perceptron neural network model for catalytic CO2 methanation
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kittithat Kongtaworn;Panyanat Aonpong;Nutchapon Chotigkrai

บทความ/Article
Automated face selection and censoring on image and video using artificial intelligent
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ratchai Thipbumrung;Panyanat Aonpong

บทความ/Article
Nutchapon Chotigkrai
Title Contributor Type
Solution combustion synthesis of tungsten-promoted alumina for one-pot conversion of sugarcane leaves to furfural
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Navee Ampolsing;Nardrapee Karuna;Nutchapon Chotigkrai

บทความ/Article
Solution combustion synthesis of Niobia-promoted alumina catalysts for direct production of 5-HMF from glucose
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Poramathe Jarunothai;Narit Triamnak;Nardrapee Karuna;Nutchapon Chotigkrai

บทความ/Article
Data augmentation enhanced multilayer perceptron neural network model for catalytic CO2 methanation
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kittithat Kongtaworn;Panyanat Aonpong;Nutchapon Chotigkrai

บทความ/Article
Machine learning-assisted multi-objective optimization of furfural production from lignocellulosic biomass hydrolysate
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Patcharapuek Pattaramanon;Choowong Chaisuk;Nutchapon Chotigkrai

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 94
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 5,286
รวม 5,380 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 251,076 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 1,013 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 568 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 213 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 76 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 5 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 4 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 4 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
รวม 252,960 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.101