%0 Journal Article
%T Usporedba modela ¡°neuronskih mre£¿a i vi£¿estrukih linearnih regresija¡± za opisivanje odbacivanja mikroone£¿i£¿£¿ivala membranama
%A Ammi
%A Yamina
%A Hanini
%A Salah
%A Khaouane
%A Latifa
%J -
%D 2020
%R 10.15255/KUI.2019.024
%X Sa£¿etak Postupak odbacivanja organskih spojeva nanofiltracijom i membranama reverzne osmoze modeliran je umjetnim neuronskim mre£¿ama. Konstruirane su tri neuronske mre£¿e zasnovane na kvantitativnom odnosu strukture-aktivnosti (QSAR-NN modeli) karakterizirane sli£¿nom strukturom (dvanaest neurona za QSAR-NN1, QSAR-NN2 i QSAR-NN3 u ulaznom sloju, jedan skriveni sloj i jedan neuron u izlaznom sloju), s ciljem predvi£¿anja odbacivanja organskih spojeva. Za izgradnju neuronskih mre£¿a upotrijebljeni su skupovi od 1394 podatkovnih to£¿aka za QSAR-NN1, 980 podatkovnih to£¿aka za QSAR-NN2 i 436 podatkovnih to£¿aka za QSAR-NN3. Dobre uskla£¿enosti izme£¿u predvi£¿enih i eksperimentalnih odbacivanja dobivene su modelima QSAR-NN (korelacijski koeficijent za ukupni skup podataka bio je 0,9191 za QSAR-NN1, 0,9338 za QSAR-NN2 i 0,9709 za QSAR-NN3). Usporedba neuronskih mre£¿a i vi£¿estrukih linearnih regresija zasnovanih na kvantitativnom odnosu struktura-aktivnost ¡°QSAR-MLR¡± otkrila je superiornost modela QSAR-NN (korijenske srednje kvadratne pogre£¿ke za ukupni skup podataka za modele QSAR-NN bile su 10,6517 % za QSAR-NN1, 9,1991 % za QSAR-NN2, i 5,8869 % za QSAR-NN3, a za modele QSAR-MLR 20,1865 % za QSAR-MLR1, 19,3815 % za QSAR-MLR2, i 16,2062 % za QSAR-MLR3). Ovo djelo je dano na kori£¿tenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 me£¿unarodna
%K neuronske mre£¿e
%K vi£¿estruke linearne regresije
%K modeli
%K odbacivanje
%K mikroone£¿i£¿£¿ivala
%K membrane
%U https://hrcak.srce.hr/index.php?show=clanak&id_clanak_jezik=342676