1999
Prediction of chiral separations using combination of experimental designs and artificial neural networks
DOHNAL, Vlastimil, Marta FARKOVÁ a Josef HAVELZákladní údaje
Originální název
Prediction of chiral separations using combination of experimental designs and artificial neural networks
Autoři
DOHNAL, Vlastimil, Marta FARKOVÁ a Josef HAVEL
Vydání
Chirality, New York, John Wiley & Sons, Inc. 1999, 0899-0042
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10406 Analytical chemistry
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor
Impact factor: 1.327
Kód RIV
RIV/00216224:14310/99:00002118
Organizační jednotka
Přírodovědecká fakulta
Změněno: 23. 2. 2001 09:21, RNDr. Marta Farková, CSc.
Anotace
V originále
In this work the advantages of using artificial neural networks (ANNs) combined with experimental design (ED) to optimize the separation of amino acids enantiomers, with a-cyclodextrin as chiral selector, were demonstrated. The results obtained with the ED-ANN approach were compared with those of either partial least squares (PLS) method or response surface methodology where experimental design and the regression equation were used. The ANN approach is quite general, no explicit model is needed and the amount of experimental work can be decreased considerably.
Návaznosti
MSM 143100011, záměr |
|