Вдосконалено існуючі методи комп'ютерного прогнозування фізіологічної дії речовин, базуючись на вивченні їх просторової будови. Показано, що для успішного розв'язання задач 3D-К3СА можна використовувати алгоритм просторового навчання штучних нейронних мереж (ШНМ). Новий алгоритм є комбінацією двох типів ШНМ - мережі Кохонена та ШНМ з прямим розповсюдженням сигналів. Використання двох типів мереж дозволяє значно стискувати вхідні дані та використовувати тільки невелике число ознак для виявлення взаємозв'язку структура - активність. Статистичні коефіцієнти, отримані за допомогою методу для аміноалкіліндолів та похідних N-бензилпіперидинів, були кращі (p <$E>>> 0,90), ніж результати, одержані з використанням методу часткових найменших квадратів, які традиційно використовуються для подібних досліджень. Створена графічна програма полегшує візуалізацію одержаних результатів.

Індекс рубрикатора НБУВ: Р281.70-29

Рубрики:

Лікарські засоби, які діють виключно на центральну нервову систему

Шифр НБУВ: РА315726 Пошук видання у каталогах НБУВ 
Повний текст  Автореферати дисертацій 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Ковалішин Василь Володимирович (хімічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"