MALOVANÁ, Sabina, Borges FRIAS GARCIA a Josef HAVEL. Artificial neural networks for modeling electrophoretic mobilities of inorganic cations and organic cationic oximes used as antidote contra nerve paralytic chemical weapons. ELECTROPHORESIS. WEINHEIM: WILEY-V C H VERLAG GMBH, 2002, roč. 23, č. 12, s. 1815-1821. ISSN 0173-0835.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Artificial neural networks for modeling electrophoretic mobilities of inorganic cations and organic cationic oximes used as antidote contra nerve paralytic chemical weapons
Autoři MALOVANÁ, Sabina (203 Česká republika), Borges FRIAS GARCIA (724 Španělsko) a Josef HAVEL (203 Česká republika, garant).
Vydání ELECTROPHORESIS, WEINHEIM, WILEY-V C H VERLAG GMBH, 2002, 0173-0835.
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: 4.325
Kód RIV RIV/00216224:14310/02:00007968
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
UT WoS 000176857000007
Klíčová slova anglicky Artificial neural networks; cationic oximes; antidote contra nerve paralytic chemical weapons
Štítky artificial neural networks, cationic oximes
Změnil Změnil: prof. RNDr. Josef Havel, DrSc., učo 1796. Změněno: 2. 6. 2003 13:10.
Anotace
Electrophoretic mobility of various analytes can be modeled and thus also predicted using artificial neural networks (ANNs) evaluating experiments done according to a suitable experimental design. in contrast to response surfaces modeling which can be used to predict optimal separation conditions, ANNs combined with experimental design were shown to be efficient for modeling and prediction of optimal separation conditions, while no explicit model and any knowledge of the physicochemical constants is needed. Methodology has been developed and demonstrated on separation of inorganic cations and organic oximes while various additives (methanol, complexation agent), pH or buffer concentration were followed. In our approach proposed the number of experiments necessary to find optimal separation conditions can be reduced significantly.
Návaznosti
GA203/02/1103, projekt VaVNázev: Umělé neuronové sítě a plánování pokusů v analytické chemii, zejména v separačních metodách
Investor: Grantová agentura ČR, Umělé neuronové sítě a plánování pokusů v analytické chemii, zejména v separačních metodách
VytisknoutZobrazeno: 24. 6. 2024 16:27