Искусственные нейронные сети использованы для описания и предсказания важнейших параметров чувствительных элементов мембранных оптических рН-сенсоров с ковалентно иммобилизоваными кислотно-основными индикаторами. При небольшом размере обучающей выборки и ограниченности экспериментальных данных, целесообразно использовать многослойную сеть, включающую несколько скрытых слоев. Исходные параметры объединяли в отдельные входные блоки, описывающие протолитические и абсорбционные свойства иммобилизованных индикаторов, учитывающие наличие гидрофильных фупп в их молекулах, толщину поглощающего слоя в мембране и динамичеекие параметры. Продемонстрирована способность нейронной сети к обучению и к предсказанию динамических и абсорбционных свойств чувствительных элементов. Предложено анализировать матрицы весов для химической интерпретации результатов расчетов.
展开▼
