HAVEL, Josef, Přemysl LUBAL a Marta FARKOVÁ. Evaluation of Chemical Equilibrium Data with the Use of Artificial Neural Networks. Polyhedron. Velká Británie: Elsevier Science Ltd., 2002, roč. 21, 14-15, s. 1375-1384. ISSN 0277-5387.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Evaluation of Chemical Equilibrium Data with the Use of Artificial Neural Networks
Autoři HAVEL, Josef (203 Česká republika, garant), Přemysl LUBAL (203 Česká republika) a Marta FARKOVÁ (203 Česká republika).
Vydání Polyhedron, Velká Británie, Elsevier Science Ltd. 2002, 0277-5387.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10406 Analytical chemistry
Stát vydavatele Velká Británie a Severní Irsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor Impact factor: 1.414
Kód RIV RIV/00216224:14310/02:00007256
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
Klíčová slova anglicky artificial neural networks; experimental design; stability constants; metal complexes; ion selective electrodes; metal-ligand equilibria
Štítky artificial neural networks, experimental design, ion selective electrodes, metal complexes, metal-ligand equilibria, Stability Constants
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: RNDr. Marta Farková, CSc., učo 546. Změněno: 25. 2. 2013 12:31.
Anotace
Multivariate calibration with experimental design (ED) and artificial neural networks (ANN) modeling can be used to estimate equilibria constants from any kind of protonation or metal-ligand equilibrium data like potentiometry, polarography, spectrophotometry, extraction, etc. The method was tested on evenly or randomly distributed experimental error-free data and data with random noise and the results show that even rather higher experimental errors do not influence significantly the prediction power and correctness of ANN prediction. ANN with appropriate ED can provide accurate prediction of stability constants with the relative errors in the range of 4% or smaller while the approach is very robust. Comparison with a hard model evaluation based on non-linear regression techniques shows excellent agreement. Proposed ANN method is of a general nature and, in principal, can be adopted to any analytical technique used in equilibria studies.
Návaznosti
MSM 143100011, záměrNázev: Struktura a vazebné poměry, vlastnosti a analýza syntetických a přírodních molekulových ansamblů
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Struktura a vazebné poměry, vlastnosti a analýza syntetických a přírodních molekulových ansamblů
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 03:48