Об устойчивом оценивании параметров нейронных сетей прямого распространения при работе с биологическими объектами

Работа является логическим продолжением работ Шурыгина 1994–1996 гг. и посвящена развитию подходов для устойчивого оценивания параметров регрессионных моделей. Полученные ранее результаты обобщены для случаев нелинейной регрессии и нейронной сети прямого распространения с одним скрытым слоем. Теоретические результаты подтверждены численными экспериментами. Задача численного моделирования состояла в построении системы для прогнозирования изменения свободной энергии Гиббса $(\Delta G)$ при образовании белок-белковых и белок-низкомолекулярных комплексов. В качестве обучающей выборки использованы данные о 150 комплексах различной природы, для которых существует экспериментальная оценка $\Delta G$. В качестве независимых переменных – различные расчетные значения физико-химических параметров данных комплексов.