بررسی معیارهای متفاوت برای منظم کردن اجزاهای اصلی به منظور ایجاد یک مدل qspr برای پیش بینی نقطه های ذوب
Abstract(in Persian; no English abstract is available)
براساس اهمیت پیش بینی نقطه های ذوب ترکیب ها، در این مقاله سعی شد که برای دسته وسیعی از ترکیب ها مدل مناسبی که توانایی پیش بینی نقطه های ذوب را در حد مطلوبی داشته باشد، ارایه شود. برای این منظور 4173 ترکیب شیمیایی با ساختارهای متنوع گزارش شده در مقاله های قبلی، انتخاب و برای توصیف ساختار آن ها از یک دسته 202 تایی از توصیفکننده های 2d و 3d استفاده شد. این دسته داده ها به دو دسته آموزش و دسته تست به ترتیب با اندازه های 2573 و 1600 تقسیم بندی شد. ارزیابی بیشتر مدل ایجاد شده به کمک یک دسته داده دیگر با اندازه 277 صورت گرفت. برای کاهش حجم ماتریس توصیف کننده ها از تجزیه اجزای اصلی کمک گرفته شد و از شبکه عصبی برای ایجاد مدل استفاده شد. بردارهای ویژه به دست آمده از تجزیه اجزای اصلی بر اساس معیارهای متفاوتی مرتب و به عنوان ورودی شبکه مورد استفاده قرار گرفتند. معیارهای استفاده شده عبارت بودند از بزرگی مقدار ویژه، میزان همبستگی با نقطه ذوب و میزان قدرت پیشبینی کنندگی. بهترین مدل در حالتی بدست آمد که بردارهای ویژه براساس میزان قدرت پیش بینی کنندگی اشان مرتب و به عنوان ورودی استفاده بودند. در پایان پارامترهای شبکه از قبیل تعداد لایه های پنهان، تعداد گره در هر لایه، سرعت یادگیری و مومنتوم بهینه سازی شدند. شبکه با ساختار [25 10 8 1] و سرعت یادگیری 0/7 و مومنتوم 0/16به عنوان شبکه بهینه انتخاب شد.