С помощью четырех методов машинного обучения – полиномиальной регрессии четвертого порядка, метода опорных векторов, метода случайного леса и искусственной нейронной сети – построены модели для предсказания точки адсорбционного перехода случайно-периодического сополимера по последовательности мономерных звеньев в его периоде. Точка перехода рассчитана с помощью метода производительных функций, дающего возможность получить обратную температуру перехода для всех возможных последовательностей периода заданной длины. Показано, что все модели, построенные с помощью выбранных методов, хорошо предсказывают обратную температуру адсорбционного перехода, оптимальным выбором является метод полиномиальной регрессии.
Индексирование
Scopus
Crossref
Высшая аттестационная комиссия
При Министерстве образования и науки Российской Федерации