SO SÁNH ỨNG DỤNG KỸTHUẬT MẠNG THẦN KINH VÀ LẬP TRÌNH DI TRUYỀN TRONG MÔ HÌNH HÓA DỮLIỆU CÔNG THỨC VIÊN NÉN PHÓNG THÍCH CÓ KIỂM SOÁT
Mục tiêu: Nghiên cứu ứng dụng mạng thần kinh (Neural Networks) và kỹ thuật lập trình di truyền (Genetic Programming) trong việc mô hình hóa dữliệu. So sánh kết quả mô hình hóa dữliệu của hai kỹ thuật trên. Dựa vào kết quả của hai kỹ thuật này hy vọng sẽ giúp nhà bào chếcó một sự lựa chọn công cụhợp lý khi mô hình hóa dữliệu công thức.
Phương pháp: Cách thức so sánh: so sánh hệ số tương quan R2và so sánh phương trình đường thẳng hồi quy với hệ số góc. Cả hai phương pháp so sánh này đều dựa trên dữ liệu được dự đoán từ hai kỹ thuật thông
minh: mạng thần kinh và lập trình di truyền.
Kết quả: Từnhững kết quảtrong việc mô hình hóa với hai bộdữliệu viên nén phóng thích có kiểm soát (viên matrix, viên diclofenac sodium microspheres), kết quảcho thấy cả hai kỹ thuật mạng thần kinh cho kết quả khá tốt mặc dù vậy kỹ thuật mạng thần kinh vượt trội hơn so với kỹ thuật lập trình di truyền. Kết quảtừthực nghiệm cho thấy, việc ứng dụng hai kỹ thuật là lập trình di truyền và mạng thần kinh trong việc mô hình hóa dữ liệu là rất thành công.
Kết luận: Khi đánh giá các mô hình được xây dựng bởi hai kỹthuật, mạng thần kinh cho kết quảtrội hơn. Việc so sánh giữa hai kỹthuật này sẽgiúp cho nhà bào chếkhách quan hơn trong việc lựa chọn phương pháp và công cụxây dựng mô hình hóa dữliệu phù hợp.
Mục tiêu: Nghiên cứu ứng dụng mạng thần kinh (Neural Networks) và kỹthuật lập trình di truyền (Genetic Programming) trong việc mô hình hóa dữliệu. So sánh kết quảmô hình hóa dữ liệu của hai kỹ thuật trên. Dựa vào kết quảcủa hai kỹthuật này hy vọng sẽgiúp nhà bào chếcó một sựlựa chọn công cụhợp lý khi mô hình hóa dữ liệu công thức.
Phương pháp: Cách thức so sánh: so sánh hệ số tương quan R2và so sánh phương trình đường thẳng hồi quy với hệ số góc. Cảhai phương pháp so sánh này đều dựa trên dữ liệu được dự đoán từhai kỹthuật thông minh: mạng thần kinh và lập trình di truyền.
Kết quả: Từnhững kết quả trong việc mô hình hóa với hai bộdữliệu viên nén phóng thích có kiểm soát (viên matrix, viên diclofenac sodium microspheres), kết quảcho thấy cảhai kỹ thuật mạng thần kinh cho kết quảkhá tốt mặc dù vậy kỹ thuật mạng thần kinh vượt trội hơn so với kỹ thuật lập trình di truyền. Kết quảtừthực nghiệm cho thấy, việc ứng dụng hai kỹ thuật là lập trình di truyền và mạng thần kinh trong việc mô hình hóa dữ liệu là rất thành công.
Kết luận: Khi đánh giá các mô hình được xây dựng bởi hai kỹ thuật, mạng thần kinh cho kết quảtrội hơn. Việc so sánh giữa hai kỹ thuật này sẽ giúp cho nhà bào chế khách quan hơn trong việc lựa chọn phương pháp và công cụ xây dựng mô hình hóa dữ liệu phù hợp.
Hy vọng sẽ giúp ích cho các bạn, cũng như mở ra con đường nghiên cứu, tiếp cận được luồng thông tin hữu ích và chính xác nhất