Вдосконалено існуючі методи комп'ютерного прогнозування фізіологічної дії речовин, базуючись на вивченні їх просторової будови. Показано, що для успішного розв'язання задач 3D-К3СА можна використовувати алгоритм просторового навчання штучних нейронних мереж (ШНМ). Новий алгоритм є комбінацією двох типів ШНМ - мережі Кохонена та ШНМ з прямим розповсюдженням сигналів. Використання двох типів мереж дозволяє значно стискувати вхідні дані та використовувати тільки невелике число ознак для виявлення взаємозв'язку структура - активність. Створена графічна програма полегшує візуалізацію отриманих результатів.

  Завантажити