hrvatski

Umjetne neuronske mreže u ionskoj kromatografiji

Pouzdanost predviđanja separacije u ionskoj kromatografiji ovisi uglavnom o točnosti predviđanja vremena zadržavanja. Bilo koji model sposoban poboljšati tu točnost doprinijet će predviđanju optimalne separacije bliže stvarnoj. U ovom radu umjetne neurosnske mreže su korištene za modeliranje vremena zadržavanja kromatografskih vrhova nezadržanih sastojaka, fluorida, klorita, klorida, klorata, nitrata i sulfata. Primijenjene su različite metodologije treniranja radi poboljšavanja radnih osobina razvijenog modela. Nadalje, broj neurona u skrivenom sloju, aktivacijska funkcija i broj eksperimentalnih podataka korištenih za izradu modela su optimizirani s ciljem smanjenja eksperimentalnog rada bez promjena u radnim osobinama. To je rezultiralo iznimno visokom moći predviđanja razvijenog modela vremena zadržavanja (srednja vrijednost relativne pogreške je 0, 45%).

ionska kromatografija; modeliranje vremena zadržavanja; umjetna neuronska mreža; algoritam treniranja

nije evidentirano