Е.А. Ващенко, М.А. Витушко, В.А. Дударев, Н.Н. Киселева, В.С. Переверзев-Орлов

К возможности прогнозирования значений параметров многокомпонентных неорганических соединений

Предложена модель для прогнозирования свойств неорганических веществ, основанная на “мягком” голосовании “кликовых” решателей, и разработаны алгоритмы ее реализации в приложении к химическим задачам. В качестве основы для исследований были выбраны два варианта кликовых методов, разработанных нами прежде в связи с задачами диагностики и прогнозирования в медицине – “Синдромный анализ” и “Фрагмент-Потенциал”, обладающих широким диапазоном возможностей для решения такого рода задач. Эти методы рассматривались в специфическом варианте обучения распознаванию, когда решение о прогнозируемом объекте принимается в ориентации на ближайшие по смыслу прецеденты, что реализуется голосованием решателей разной природы, формируемых при решении задачи обучения распознаванию прогнозируемого объекта при сопоставлении его с прецедентным множеством. Перспективность предложенного подхода бы-

ла продемонстрирована на примере решения тестовой задачи прогнозирования параметров кристаллической решетки еще не полученных соединений с кристаллической структурой мелилита разного состава. Полученные результаты свидетельствуют о перспективности использования разработанных методов для оценки количественных свойств неорганических веществ.

KEYWORDS: машинное обучение, кликовые методы, синдромный анализ, фрагмент-потенциал, параметры неорганических соединений, параметры кристаллической решетки, мелилит