№ 4 ФИЗИОЛОГИЯ И БИОХИМИЯ ГИДРОБИОНТОВ УДК [597.442-113.32:639.371.2.041.2/045.3]:[004.946:004.8.032.26] А. С. Мартьянов, Д. А. Бедняков, А. Н. Неваленный МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ИНКУБАЦИИ НА УРОВЕНЬ АКТИВНОСТИ АЛЬФА-АМИЛАЗЫ СЛИЗИСТОЙ ОБОЛОЧКИ КИШЕЧНИКА СИБИРСКОГО ОСЕТРА С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ Проведено определение уровня активности альфа-амилазы слизистой оболочки кишечника сибирского осетра (Acipenser baerii) в широком диапазоне значений температуры с помощью стандартных физиолого-биохимических методов. <...> Для аппроксимации исследуемой зависимости выбран класс искусственных нейронных сетей под названием «многослойный персептрон». <...> Использовалась двухслойная модель с одним скрытым слоем, содержащим 7 нейронов. <...> Среднеквадратичная ошибка обучения модели составила 0,294 для обучающей выборки, 0,317 для контрольной и 0,602 для тестовой. <...> Температурный оптимум для исследуемого фермента, в соответствии с результатами лабораторных и вычислительных экспериментов, находится в диапазоне 25–30 °С и имеет размытый, нечеткий характер. <...> Важной особенностью результатов моделирования является достаточно плавное изменение уровня активности фермента с повышением температуры для большей части исследуемого диапазона, обусловливающее сравнительно пологий характер кривой температурной функции изучаемого фермента. <...> Помимо вычисления среднеквадратичной ошибки для тестовой, обучающей и контрольной выборок, качество предлагаемой компьютерной нейросетевой модели исследовалось с помощью построения гистограммы распределения ошибок моделирования, а также путем построения линейной регрессии значений для результатов моделирования относительно полученных экспериментальных данных. <...> Анализ подтверждает достаточно хорошее качество обучения созданной искусственной нейронной сети с учетом объема выборки, используемой для обучения. <...> Достигнутая точность моделирования позволяет сделать вывод о существенной <...>