Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
5.1.5. Алгоритм генерации фрагментных дескрипторов..................................... 156 5.2. Примеры прогнозирования физико-химических свойств органических соединений с использованием фрагментных дескрипторов и линейнорегрессионных моделей.......................................................................................... 158 5.2.1. Прогнозирование поляризуемости органических соединений ................ 159 5.2.2. Прогнозирование энтальпий образования алифатических полинитросоединений ............................................................................................ 161 5.2.3. Прогнозирование магнитной восприимчивости органических соединений ................................................................................................................................... 163 5.2.4. Прогнозирование энтальпии парообразования органических соединений ................................................................................................................................... 169 5.2.5. Прогнозирование энтальпии сублимации органических соединений..... 171 5.2.6. Прогнозирование температуры вспышки органических соединений..... 176 5.2.7. Прогнозирование сродства азо- и антрахиноновых красителей к целлюлозному волокну........................................................................................... 180 5.3. Фрагментные дескрипторы с «выделенными» атомами.............................. 183 5.3.1. Прогнозирование химических сдвигов в 31 P ЯМР спектрах замещенных монофосфинов ......................................................................................................... 185 5.3.2. Прогнозирование способности аналогов 1-[(2-гидроксиэтокси)-метил]– 6(фенилтио)тимина (HEPT) ингибировать обратную транскриптазу вируса ВИЧ-1........................................................................................................................ 187 5.3.3. Прогнозирование констант скорости гидролиза эфиров карбоновых кислот ....................................................................................................................... 189 4
5.4. Псевдофрагментные подходы. FRAGPROP. Прогнозирование физических свойств полимеров .................................................................................................. 191 Глава 6. Сочетание искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов ........................................................................................................... 198 6.1. Первые свидетельства эффективности совместного использования искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов....................... 198 6.2. Прогнозирование физико-химических свойств органических соединений с использованием фрагментных дескрипторов и нейросетевых моделей ........... 203 6.3. Моделирование физических свойств органических жидкостей в рамках процедуры трехвыборочного скользящего контроля.......................................... 204 6.3.1. Общая методология моделирования ........................................................... 205 6.3.2. Моделирование вязкости органических соединений................................ 207 6.3.3. Моделирование плотности жидких органических соединений ............... 213 6.3.4. Моделирование давления насыщенных паров........................................... 216 6.3.5. Моделирование температуры кипения разнородных органических соединений............................................................................................................... 218 6.4. Прогнозирование температуры плавления ионных жидкостей .................. 223 Глава 7. Разработка интегрированных подходов................................................. 227 7.1. Совместное применение методологии искусственных нейронных сетей и методов молекулярного моделирования............................................................... 227 7.1.1. Предсказание положения длинноволновой полосы поглощения симметричных цианиновых красителей. .............................................................. 229 5
- Page 1 and 2: На правах рукописи
- Page 3: 2.2.6. Классификация
- Page 7 and 8: 7.4.3. Примеры разных
- Page 9 and 10: ВВЕДЕНИЕ На соврем
- Page 11 and 12: более точного прог
- Page 13 and 14: ГЛАВА 1. ИСКУССТВЕН
- Page 15 and 16: входными; нейроны,
- Page 17 and 18: Таким образом, урав
- Page 19 and 20: 1.2.4. Нейросети обра
- Page 21 and 22: Значения весов объ
- Page 23 and 24: Таким образом, знач
- Page 25 and 26: жения в статье Руме
- Page 27 and 28: Рис. 5. Введение мом
- Page 29 and 30: адаптивно настраив
- Page 31 and 32: 1.2.4.7. Квазиньютонов
- Page 33 and 34: (химических соедин
- Page 35 and 36: на границах решетк
- Page 37 and 38: ными значениями со
- Page 39 and 40: рующие один и тот ж
- Page 41 and 42: дящихся на 2-ом, 3-м и
- Page 43 and 44: всех RBF-нейронов, а
- Page 45 and 46: чающей выборки, при
- Page 47 and 48: Рис. 10. Архитектура
- Page 49 and 50: 1.2.5.4. Нейросети на о
- Page 51 and 52: ми связями, занимае
- Page 53 and 54: практически важных
5.4. Псевдофрагментные подходы. FRAGPROP. Прогнозирование физических<br />
свойств полимеров .................................................................................................. 191<br />
Глава 6. Сочетание искусственных нейронных сетей и фрагментных<br />
дескрипторов ........................................................................................................... 198<br />
6.1. Первые свидетельства эффективности совместного использования<br />
искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов....................... 198<br />
6.2. Прогнозирование физико-химических свойств органических соединений с<br />
использованием фрагментных дескрипторов и нейросетевых моделей ........... 203<br />
6.3. Моделирование физических свойств органических жидкостей в рамках<br />
процедуры трехвыборочного скользящего контроля.......................................... 204<br />
6.3.1. Общая методология моделирования ........................................................... 205<br />
6.3.2. Моделирование вязкости органических соединений................................ 207<br />
6.3.3. Моделирование плотности жидких органических соединений ............... 213<br />
6.3.4. Моделирование давления насыщенных паров........................................... 216<br />
6.3.5. Моделирование температуры кипения разнородных органических<br />
соединений............................................................................................................... 218<br />
6.4. Прогнозирование температуры плавления ионных жидкостей .................. 223<br />
Глава 7. Разработка интегрированных подходов................................................. 227<br />
7.1. Совместное применение методологии искусственных нейронных сетей и<br />
методов молекулярного моделирования............................................................... 227<br />
7.1.1. Предсказание положения длинноволновой полосы поглощения<br />
симметричных цианиновых красителей. .............................................................. 229<br />
5
Change language