Primjena umjetnih neuronskih mreža u definiranju ionskog kromatografskog sustava (CROSBI ID 337251)
Ocjenski rad | doktorska disertacija
Podaci o odgovornosti
Bolanča, Tomislav
Cerjan-Stefanović, Štefica
hrvatski
Primjena umjetnih neuronskih mreža u definiranju ionskog kromatografskog sustava
U okviru ove doktorske disertacije ispitana je mogućnost primjene neuronskih mreža u definiranju ionskog kromatografskog sustava. Primjenom metoda eksperimentalnog dizajna isplaniran je ekserimentalni dio rada, a dobiveni rezultati eksperimenta su korišteni za postavljanje ionskog kromatografskog retencijskog modela. Retencijski model je postavljen za analizu anorganskih aniona i obuhvata sljedeće ionske kromatografske parametre: brzina protoka pokretne faze i sastav pokretne faze. Za dobivanje ionskog kromatografskog retencijskog modela koriste se metoda umjetnih neuronskih mreža bazirana na učenju s povratnim rasprostiranjem pogreške. Ispitani su utjecaji sljedećih parametara umjetnih neuronskih mreža na njihovu mogućnost generalizacije i opisivanja retencije u ionskoj kromatografiji: broj neurona u skrivenom sloju, broj iteracija, minimalna veličina trening skupa. Postavljeni retencijski model korišten je za optimizaciju ionskog kromatografskog sustava. Optimizacija u ionskoj kromatografskoj analizi predstavlja skup logičkih eksperimenata i matematičkih radnji kojima je cilj postizanje takvih rezultata koji zadovoljavaju ili su najbliži postavljenim zahtjevima. Ionske kromatografske metode najćešće zahtijevaju da su sastojci smjese potpuno razdvojeni na ionskoj kromatografskoj koloni prije ulaska u detektorski sustav. S druge strane, ekonomičnost ionske kromatografske analize se vrlo često očituje u vremenu potrošenom za analizu. Da bi se ispunili navedeni zahtjevi, odnosno, da bi se postiglo maksimalno razdvajanje sastojaka smjese i najkraće vrijeme analize potrebno je optimirati ionski kromatografsi sustav. Da bi se postupak optimizacije proveo što uspješnije i potpunije, korišteno je više funkcija kriterija uspješnosti, različitih s obzirom na njihove matematičke formulacije i kemijske interpretacije. Upotreba umjetnih neuronskih mreža u definiranju ionskog kromatografskog sustava doprinosi razvitku ionske kromatografske metodologije kemijske analize.
Ionska kromatografija; umjetne neuronske mreže; validacija; optimizacija
nije evidentirano
engleski
The application of artificial neural networks in definition of ion chromatography systems
nije evidentirano
ion chromatography; artificial neural networks; validation; optimization
nije evidentirano
Podaci o izdanju
200
23.04.2003.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije
Zagreb