Usporedba modela “neuronskih mre？a i vi？estrukih linearnih regresija” za opisivanje odbacivanja mikroone？i？？ivala membranama

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