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Computational Intelligence Approach for Estimating Superconducting Transition Temperature of Disordered MgB Superconductors Using Room Temperature ResistivityEnfoque de Inteligencia Computacional para Estimar la Temperatura de Transición Superconductora de Superconductores de MgB Desordenados Utilizando la Resistividad a Temperatura Ambiente

Resumen

Las condiciones de dopaje y fabricación generan desorden en el superconductor MgB y además influyen en su resistividad a temperatura ambiente, así como en su temperatura de transición superconductora (). La existencia de un modelo que estime directamente de cualquier superconductor de MgB dopado a partir de la resistividad a temperatura ambiente tendría una gran importancia, ya que la resistividad a temperatura ambiente se puede medir fácilmente utilizando un instrumento convencional de medición de resistividad y la medición experimental de consume recursos valiosos y está limitada al régimen de baja temperatura. Este trabajo desarrolla un modelo, el estimador de temperatura de transición superconductora (STTE), que estima directamente de superconductores de MgB desordenados utilizando la resistividad a temperatura ambiente como entrada al modelo. El STTE se desarrolló mediante el entrenamiento y prueba de regresión de vectores de soporte (SVR) con diez valores experimentales de resistividad a temperatura ambiente y sus correspondientes utilizando los mejores parámetros de rendimiento obtenidos a través de la técnica de optimización de validación cruzada del conjunto de pruebas. El

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  • Idioma:Inglés
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