На Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð°Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð¿Ð¸ÑÐ¸

были модифицированы с использованием функций квадратного корня, квадрата,
логарифма, обратной величины и величины, деленной на количество неводородных
атомов в молекуле. Объединенный набор дескрипторов, состоящий
из полученных в результате модификаций значений наряду с исходными значениями
дескрипторов и давления, был подвергнут процедуре отбора наиболее
существенных параметров с помощью процедуры БПМЛР. В результате отбора
осталось 346 дескрипторов, причем в этот набор вошли все 5 модификаций параметра
«давление».
Все характеристики нейросети (за исключением количества входных нейронов)
были такими же, что и для модели, использующей немодифицированные
дескрипторы в качестве исходных параметров нейросети. Таким образом,
была получена нейросетевая модель зависимости температуры кипения углеводородов
от их структур и давления со следующими параметрами (см. также
Рис. 53): число итераций 2374, R = 0.9996, S t = 2.7997, S v = 2.8003.
Рис. 53. Результаты нейросетевого моделирования зависимости структура –
давление – температура кипения.
Для оценки качества прогноза нейросетевой модели произвольно отобрали
несколько соединений из контрольной выборки, для которых определили
температуры кипения в зависимости от давления с помощью номограммы давление
– температура [468, стр. 46] (см. Табл. 28). Соединения и давления были
251