Dec 12, 2019   5:45 p.m. Otília
Academic information system

Persons at STU


This page displays all publicly accessible information about the desired person. Some information about the person's occupation and offices may be hidden.

RNDr. Štefan Boor, PhD.
Identification number: 3887
University e-mail: stefan.boor [at] stuba.sk
 
Odborný asistent CSc.,PhD. - Department of Mathematics (IIEAM FCFT)

Contacts     Graduate     Lesson     Final thesis     Publications     Supervised theses     

Basic information

Basic information about a final thesis

Type of thesis: Dissertation thesis
Thesis title:Application of Neural Networks in Quantitative Structure-Property Correlation of Molecules
Written by (author): RNDr. Štefan Boor, PhD.
Department: Department of Physical Chemistry (IPC FCFT)
Thesis supervisor: prof. Ing. Vladimír Kvasnička, DrSc.
Opponent 1:prof. Ing. Peter Šimon, DrSc.
Opponent 2:doc. RNDr. PaedDr. Eva Volná, PhD.
Opponent 3:Mgr. Daniel Svozil, PhD.
Final thesis progress:Final thesis was successfully defended.


Additional information

Additional information about the final thesis follows. Click on the language link to display the information in the desired language.

Language of final thesis:Slovak

Slovak        English

Title of the thesis:Použitie neurónových sietí ku korelácii štruktúry a vlastností molekúl
Summary:Abstrakt Dizertačná práca sa zaoberá použitím techník genetického algoritmu na výber takých deskriptorov popisujúcich chemickú štruktúru, ktoré budú vhodné na hľadanie korelácie medzi danou štruktúrou a jej vlastnosťami. Vo všeobecnosti sa príznaky, čiže deskriptory popisujúce objekty (napr. molekuly), navrhujú "ad hoc", čo môže viesť k akumulácii ich veľkého počtu. Vtedy ku korelácii musí byť použitá neurónová sieť s veľkým množstvom neznámych parametrov, ktorá sa adaptuje s veľkými ťažkosťami, v neúmerne dlhom časovom úseku. Hlavným cieľom dizertačnej práce je použitie genetického algoritmu pre hľadanie optimálnej sady deskriptorov na kódovanie vstupnej informácie pre neurónové siete. Ako kritérium optimálnosti správnosti predikcie sa obyčajne používa známa a overená metóda. Pre porovnanie výsledkov je použitá modifikovaná jednoduchá metóda KNN (K Nearest Neighbor). Druhou metódou, ktorá je použitá pre hľadanie optimálnej sady deskriptorov, je novovytvorená metóda MCM (Maximum Coverage Method), ktorá rovnako ako aj metóda KNN, využíva na optimalizáciu genetický algoritmus. Výsledné optimálne sady deskriptorov získané metódou MCM sú porovnané s osvedčenou metódou KNN. Optimálne sady deskriptorov, získané týmito metódami, sú testované pre chemické aplikácie pomocou výsledkov poskytnutých neurónovými sieťami s dopredným šírením. V tejto práci je pre testovanie zvolená trojvrstvová neurónová sieť s dopredným šírením, ktorá je použitá na predikciu chemických posunov nasýtených acyklických uhlovodíkov-alkánov. Pomocou štatistických metód je ohodnotená ich efektívnosť využitia na redukciu deskriptorov ako nositeľov vstupnej informácie pre riešenie korelácie štruktúry molekuly a jej vlastnosti. V závere práce je predstavený dopredný model neurónovej siete s výberom deskriptorov na predikciu antioxidačnej účinnosti chemických látok.
Key words:genetický algoritmus, korelácia, neurónová sieť

Current level of public release
 
access to annotation and abstracts of final thesis only. Contacts are provided if the author or the supervisor does not wish to release the whole thesis. The author can state his contact details (optional)..


Display and download files

To display the final thesis assignment form click on the Display the final thesis assignment form icon. The following icons - Final thesis, Thesis appendices, Supervisor's review, Opponent's review - relate to the final thesis and can be downloaded. They could be displayed on condition they have been inserted and are available publicly.

Display the assignment form

Parts of thesis with postponed release:

Final thesis (final thesis appendices) unlimited
Reviews for final thesis unlimited