На Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð°Ñ Ñ€ÑƒÐºÐ¾Ð¿Ð¸ÑÐ¸

ВЫВОДЫ
1. Теоретически обоснован и разработан универсальный подход к прогнозированию
свойств органических соединений на основе комбинированного использования
искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов.
2. В рамках развития нейросетевых подходов разработаны: а) трехвыборочный
подход и на его основе - процедуры трехвыборочного и двойного скользящего
контроля, позволяющие эффективно предотвращать «переучивание» нейросетей
и объективно оценивать прогнозирующую способность нейросетевых моделей;
б) статистический метод быстрой пошаговой множественной линейной
регрессии, позволяющий эффективно осуществлять отбор дескрипторов для
построения нейросетевых моделей; в) метод интерпретации нейросетевых регрессионных
моделей, позволяющий описывать характер найденных зависимостей;
г) концепция «обучаемой симметрии», позволяющая улучшать прогнозирующую
способность моделей «структура-свойство» за счет корректного учета
в них свойств симметрии.
3. В рамках развития фрагментных подходов разработаны: а) иерархическая
система классификации типов атомов, входящих в состав фрагментов, а также
структура и алгоритм генерации фрагментных дескрипторов, ориентированных
на прогнозирование свойств органических соединений; б) концепция фрагментов
с «выделенными» атомами, позволяющая прогнозировать: локальные свойства
органических соединений; константы заместителей и скоростей реакций;
свойства полимерных и супрамолекулярных соединений; биологическую активность
внутри рядов органических соединений с учетом стереохимической
информации; в) концепция псевдофрагментных дескрипторов как средство повышения
прогнозирующей способности моделей «структура-свойство» за счет
решения проблемы «редких» фрагментов.
4. В рамках развития интегрированных подходов разработаны: а) методы
интеграции нейросетевого и молекулярного моделирования, ведущие к значительному
улучшению прогнозирующей способности построенных моделей; б)
концепция построения нейросетевых моделей «структура-условия-свойство»,
312