hrvatski

Razvoj modela zadržavanja u ionskoj kromatografiji korištenjem umjetnih neuronskih mreža

Modeliranje zadržavanja u ionskoj kromatografiji je ključan faktor u globalnom optimizacijskom procesu, a moguće ga je izvesti korištenjem umjetnih neuronskih mreža. Kaskadne unaprijedne umjetne neuronske mreže imaju prednost dodavanja neurona u skrivenom sloju u ovisnosti o kompleksnosti fizikalno kemijske separacije koja se modelira. Takova struktura u mogućnosti je potencijalno ubrzati algoritam predviđanja te dodatno djelovati u procesu sprječavanja pretreniranja modela zadržavanja. Cilj ovog rada je ispitati mogućnost korištenja kaskadnih unaprijednih umjetnih neuronskih mreža za modeliranje zadržavanja u ionskoj kromatografiji. Razvijen je model za sljedeće ione: bromat, nitrit, bromid, jodid i perklorat. Model zadržavanja je optimiran te su određeni optimalna funkcija aktivacije, trening metodologija, broj neurona u skrivenom sloju te je ispitana mogućnost minimalizacije podataka potrebnih za razvoj modela. Karakteristike razvijenog modela su ispitane korištenjem neovisnog skupa eksperimentalnih podataka. Dokazano je da se razvijeni model uspješno može koristiti za predviđanje zadržavanja u ionskoj kromatografiji.

model zadržavanja; ionska kromatografija; umjetne neuronske mreže

nije evidentirano