Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
лы, соответствующие числу атомов водорода, присоединенных к данному атому,<br />
«сенсор» AR формирует сигналы, соответствующие атомному радиусу, а<br />
«сенсор» NE формирует сигналы в соответствии с числом электронов в атоме.<br />
После 2000 эпох обучения нейронного устройства значение коэффициента корреляции<br />
составило 0.995, среднеквадратичная ошибка на обучающей выборке<br />
0.86 см 3 и на контрольной выборке 0.71 см 3 . Этот результат значительно лучше<br />
всего того, что удается получить на этой выборке при использовании стандартных<br />
топологических индексов в качестве дескрипторов. Хотя в данном случае<br />
хороших результатов можно добиться также и при помощи аддитивных схем<br />
[506], однако применимость последних ограничена лишь молекулами, все типы<br />
атомов или группы которых достаточно представлены в обучающей выборке,<br />
тогда как для нейронного устройства это условие необязательно. Именно этим<br />
последним обстоятельством выражается потенциальное преимущество применения<br />
разработанного нами нейронного устройства для прогнозирования<br />
свойств химических соединений по сравнению с использованием аддитивных<br />
схем или фрагментных дескрипторов.<br />
Анестетическое давление газов. Целью данного примера является иллюстрация<br />
того, что разработанное нейронное устройство может быть использовано<br />
для прогнозирования не только физико-химических свойств органических<br />
соединений, но и их биологической активности. Мы воспользовались взятой<br />
из обзорной статьи [355] базой данных, содержащей углеводороды, галогенированные<br />
углеводороды, а также некоторые неорганические газы, такие как<br />
молекулярный азот, SF 6 , N 2 O, а также благородные (инертные) газы. Как и во<br />
всех предыдущих примерах, база данных была разбита на обучающую выборку<br />
(24 соединения) и контрольную выборку (шесть соединений). Для проведения<br />
исследования была построено нейронное устройство, содержащее «мозг» с<br />
тремя скрытыми нейронами и один «глаз» E1, содержащий «рецепторы»,<br />
имеющие по три скрытых нейрона и «видящие» только по одному атому, и пять<br />
коллекторов. В данном примере мы использовали три типа атомных «сенсоров»:<br />
NH, PQN и VE. Первые два типа «сенсоров» (NH и PQN) описаны выше, а<br />
«сенсор» VE формирует сигнал в соответствии с числом валентных электронов<br />
290
Change language