2002
Evaluation of chemical equilibria with the use of artificial neural networks
HAVEL, Josef, Přemysl LUBAL a Marta FARKOVÁZákladní údaje
Originální název
Evaluation of chemical equilibria 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, OXFORD, PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 2002, 0277-5387
Další údaje
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/00216224:14310/02:00007642
Organizační jednotka
Přírodovědecká fakulta
UT WoS
000176723200011
Klíčová slova anglicky
artificial neural networks; chemical equilibria
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 25. 2. 2013 12:31, RNDr. Marta Farková, CSc.
Anotace
V originále
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. (C) 2002 Elsevier Science Ltd. All rights reserved.
Návaznosti
| GA203/02/1103, projekt VaV |
|