ИСТИНА

В данной работе представлены результаты применения искусственных нейронных сетей для решения задачи контроля выведения из организма нанокомпозитов-носителей лекарств и их компонентов по спектрам флуоресценции. Была смоделирована ситуация выведения с уриной нанокомпозитов, состоящих из флуоресцирующих углеродных точек, покрытых сополимерами и лигандами фолиевой кислоты, и их компонентов и решена задача классификации всех наночастиц. При решении указанной задачи использовались различные архитектуры нейронных сетей, а также проводилась компрессия входных признаков: по кросс-корреляции, по кросс-энтропии, по стандартному отклонению, с помощью анализа весов нейронной сети. Получено, что наилучшие результаты классификации нанокомпозитов и их компонентов в урине обеспечивает персептрон с 8 нейронами в единственном скрытом слое, обученный на наборе существенных входных признаков, выделенных с помощью кросс-корреляции. Процент правильного распознавания, усредненный по всевозможным пяти классам наночастиц, составляет 75.8%.