Исследована целесообразность моделирования значения коэффициента газочувствительности по технологическим параметрам процесса получения пленок Cu -содержащего полиакрилонитрила (ПАН) на основе использования искусственных нейронных сетей. Посредством нейронной сети установлены оптимальные технологические параметры создания эффективных сенсоров газа к диоксиду азота. Качество работы искусственной нейронной сети определялось по среднеквадратичной ошибке прогнозирования значений свойства на обучающей выборке, по коэффициенту корреляции между прогнозируемыми и экспериментальными значениями свойства на обучающей выборке и среднеквадратичной ошибке прогноза на контрольной выборке. Для получения пленок использован метод некогерентного ИК-излучения.

Expediency of modeling the value of factor of gas-sensitivity on technological parameters of process of Cu-containing polyacrylonitrile (PAN) films fabrication by using artificial neural networks is investigated. Optimal technological parameters of creation of the effective sensors to nitrogen dioxide are established by means of the neural network. Quality of work of the artificial neural network was determined by a root-mean-square error of predicting of values of property on a training sample, on factor of correlation between predicted and experimental values of property on a training sample and a root-mean-square error of a forecast on a control sample. To fabricate the film method of incoherent IR-radiation is used.