Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования коэффициентов распределения бензойных кислот между водной и органической фазами

Для прогнозирования коэффициентов распределения бензойных кислот применена искусственная нейронная сеть, обучение которой осуществляли с заданной точностью 0,002 методом наименьших квадратов с люфтом. После упрощения получили трехслойную однонаправленную сеть из 22 нейронов и 7006 циклов обучения. Поставленную задачу нейронная сеть решала с использованием всех входных параметров, наиболее значимые из которых учитывают положение заместителя в бензольном кольце. Установлено, что поставленная задача решается с большей точностью, если обучающая выборка включает в себя физико-химические свойства кислот и экстрагентов.