Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
7.4.3. Примеры разных конфигураций нейронного устройства......................... 283<br />
7.4.4. Применение нейронного устройства в исследованиях «структурасвойство»<br />
для органических соединений ............................................................. 285<br />
7.4.5. Выводы........................................................................................................... 292<br />
Глава 8. Разработка программных средств........................................................... 294<br />
8.1. История разработки программных средств................................................... 294<br />
8.2. Программный комплекс «NASAWIN» .......................................................... 297<br />
8.2.1. Представление химической информации................................................... 298<br />
8.2.2. Интеграция с программными компонентами, осуществляющими расчет<br />
дескрипторов химических структур...................................................................... 298<br />
8.2.3. Химически-ориентированная визуализация .............................................. 299<br />
8.2.4. Модификация дескрипторов и свойств....................................................... 299<br />
8.2.5. Предварительный отбор дескрипторов....................................................... 299<br />
8.2.6. Построение классификационных моделей структура-активность .......... 300<br />
8.2.7. Нейросетевые парадигмы............................................................................. 301<br />
8.2.8. Интерпретация нейросетевых моделей....................................................... 301<br />
8.2.9. Отбор дескрипторов в ходе обучения нейросети ...................................... 301<br />
8.2.10. Определение момента начала «переучивания» нейросети..................... 302<br />
8.2.11. Кластеризация баз данных ......................................................................... 303<br />
8.2.12. Динамическая визуализация хода обучения нейросети.......................... 303<br />
8.2.13. Определение области применимости модели .......................................... 304<br />
8.2.14. Химически-ориентированный блок прогноза.......................................... 304<br />
8.3. Дескрипторный блок «FRAGMENT» ............................................................ 304<br />
7
Change language