Объемный вес отсева: Масса отсева — Справочник массы

Удельный вес песка колеблется от 2,54 до 2,65 в зависимости от того, какие минералы в нем преобладают.

Объемный вес песка зависит от ряда факторов: гранулометрического и минералогического состава, степени уплотнения и влажности. В среднем он равен. 1550 кг/м³, но в отдельных случаях может быть и 1700 кг/м³.

Форма штабелей песка

Песок перевозят навалом, хранят его в конусообразных штабелях или штабелях, имеющих форму усеченного клина.

Объем песка в штабеле-конусе определяют по формуле:

где: D — диаметр основания штабеля; h — высота штабеля; π = 3,14.

Объем песка в штабеле, имеющем форму усеченного клина, подсчитывают по формуле:

где: h — высота штабеля; a и b — длина и ширина штабеля у основания; a₁ и b₁ — длина и ширина верхней площадки штабеля.

Штабеля обмеряют не раньше, чем через три дня после их отсыпки для того, чтобы дать песку осесть. Полученный объем уменьшают на 10% при влажности песка от 1 до 3% и на 15% при влажности от 3 до 10%. Объем штабелей, насыпанных зимой, уменьшают еще на 15%, учитывая наличие в них снега и льда.

Прочность вяжущих веществ определяют на образцах размером 7,01 X 7,01 X 7,01 см, приготовленных из нормального Вольского песка и вяжущего в соотношении 1:3. Согласно ГОСТ 6139 — 52 нормальным песком считается кварцевый песок крупностью 0,5 — 0,85 мм.

Гранитный щебень 20 40 — характеристики и использование

Гранитный щебень 20 40 — характеристики и использование

Гранитный щебень извлекается в скалистой местности в результате дробления горной породы. Временной промежуток образования гранита насчитывает миллионы лет, объемная масса щебня 20 40 состоит из застывшей магмы с примесью шпата, слюды и кварца. Это самый популярный неорганический материал, используемый в строительстве. Он характеризуется стойкостью к изменению температуры, удобной переработкой в требуемый размер зерен.

Щебень гранитный фракции 20 40 представляет собой куски породы величиной от 20 до 40 мм. Такой размерный ряд идеально подходит при:

• строительстве армирующего фундамента;
• создании железнодорожных насыпей, ремонте трамвайных линий;
• отсыпке автодорог и стоянок;
• возведении временных дорог для прохождения строительной техники к объекту.

Основные характеристики

Объемный вес щебня фракции 20 40 напрямую зависит от качества процесса «грохочения» горной породы. Кубообразные зерна обладают большей плотностью, куски неправильной формы образуют пустоты, где объем воздуха превышает содержание гранита. Зачастую, объемный вес щебня фр 20 40 превышает 50% от реального (если бы измерялся объем чистой породы без воздушных пор).

Показатель веса очень важен при расчете закупочного материала, когда известен объем конструкции под бетонирование. Для этого следует перемножить чистый, а не объемный вес щебня фр 20 40 на кубометры наполняемого объекта и коэффициент уплотнения (обычно – 1,3 для дробленных горных пород).

Плотность гранитной смеси

Средняя плотность щебня 20 40 (масса, деленная на объем) составляет 1,37-1,40 т/м3. Здесь учитывается насыпная величина (с учетом воздушных зазоров). Показатель позволяет рассчитать количество сопутствующей строительной смеси, которая заполнит пустоты между кусками гранита.

Чем выше средняя плотность щебня 20 40, тем меньше цемента, либо песка требуется израсходовать. Следовательно, прочность итоговой конструкции повышается в разы. При планировании перевозки среднефракционного материала, по значению плотности легче подобрать экономичный транспорт.

Лещадность

Показатель раскрывает процент наличия в гравии зерен неправильной формы, когда длина больше ширины в три и более раза. Именно лещадность увеличивает объемный вес щебня фракции 20 40, что негативно сказывается на его плотности и дальнейшей утрамбовке.

Идеальным признается соотношение «неправильной» щебенки в пределах от 15 до 25%. Так как размеры гравия 20-40 мм не позволяют добиться минимального наличия пустот, для данной группы предусмотрен порог от 15 до 35% содержания пластинчатых и игольных зерен.

Если говорить о марке прочности, для объемной массы щебня 20 40 соответствует высокопрочная группа М1200-М1400, что означает минимальное (не более 5%) наличие зерен слабопрочных пород (подвергающихся деформации при водонасыщенном состоянии при пределе прочности 20 Мпа) в природной смеси.

По циклам морозостойкости щебень 20 40 относят к классу F300, когда заморозка и оттаивание массы выдерживает более 300 раз без деформации первоначального состояния.

Перед допуском к реализации гранитный щебень должен проходить ряд лабораторных экспертиз, в результате чего выдается сертификат, что является гарантией долговечной службы возводимого объекта.

каков удельный вес щебня

Вес щебня. Сколько весит куб щебня.

2021-7-13 · Поскольку гранитный щебень является продуктом твердых горных пород удельный его вес, как и удельный вес камней послуживших исходным материалом для производства щебня колеблется в пределах от от 2,2 до 3,3 г/см 3.

Сколько в тонне кубов щебня 20-40: удельный и …

Предприятия реализуют широкий ассортимент сыпучих материалов. Продажи осуществляются в соответствии с количеством и объемом продукции. Поэтому потенциальных потребителей интересует — сколько в тонне кубов щебня 20 …

Удельный вес щебня 5-20

2021-7-27 · Объемный вес щебня — это величина отношения его веса в сухом состоянии к занимаемому объему. При определении объема следует учитывать пустоты, которые образуются между отдельными частицами щебня.

Удельный вес щебня

Плотность или удельный вес щебня 5-20 мм — 1,35 т/м 3, для фракции 40-70 мм –1,52т/м 3, для фракции 25-60 мм – 1,37 т/м 3, для отсева 0-5мм – 1,41 т/м 3, фракции 20-40 – 1,35 т/м 3.

Удельный вес щебня

Удельный вес учитывает наличие пустот между зернами щебня. Средние значения насыпной плотности гранитного гравийного известкового и шлакового щебня указываются в таблицах, а точные в сертификатах качества. …

Насыпная плотность щебня * ABuildic

2.5 Удельный вес щебня 2.6 Использование декоративного щебня 3 Насыпная плотность щебня 3.1 Факторы влияния на насыпную плотность 3.2 Использование понятия насыпной плотности щебня в практике

Удельный вес щебня из шлака, удельный вес …

Удельный вес щебня из шлака, удельный вес щебень из шлаков. В таблице 1: указано какой удельный вес 1 одного куба в тн/м3, сколько кг щебня в 1 кубе (кг/м3), сколько вес 1 одного ведра, стандартного емкостью 10 литров и масса 1 …

Удельный вес щебень, удельный вес щебня.

Удельный вес щебень, удельный вес щебня. В таблице 1: «Удельный вес щебень, удельный вес щебня» указано какой удельный вес 1 одного куба в тн/м3, сколько кг щебня в 1 кубе (кг/м3), сколько вес 1 одного ведра, стандартного …

Так сколько же щебня в 1 кубе?

2021-8-13 · Щебень имеет прямое отношение к так называемым сыпучим веществам, основной единицей измерения которых служит объем. В зависимости от физических характеристик, происхождения и размера частиц (фракции), щебень будет …

Сколько весит 1 куб щебня: Калькулятор

Сколько весит 1 куб щебня Сыпучие материалы используют для приготовления строительных смесей, бетона, цементных растворов и т.д. Рецептура стройматериалов предполагает строгое соблюдение пропорций, поэтому …

Какой удельный вес щебня? (2021)

какой удельный вес щебня?. Получи ответ на свой вопрос бесплатно. Напиши нам Всем привет! У меня сейчас стройка в самом разгаре, и для меня настало много вопросов, такие как проект кухни или еще чего нибудь, как сделать …

Сколько мешков отсева в одном кубе?

Сколько тонн в 1 кубе щебня или сколько весит щебень

Ответ на эти и подобные вопросы ищут многие – без щебня не обходится ни одна стройка, ремонт. Его используют в самых различных работах – бетон, изделия из него, строительство дорог, возведение жилья, фундаменты, железобетонные изделия…

Но – чтобы купить щебень правильно, необходимо разобраться в некоторых тонкостях материала. Сколько щебня в машине – вам сразу никто не даст правильный ответ.

В зависимости от рабочих характеристик, размера, насыпной плотности, он имеет различный вес при равном объеме.

Щебень – природный строительный материал, получаемый путем добычи открытым карьерным способом. Большие валуны дробятся, фильтруются по размеру зерна камня, просеивается от посторонних частиц, глины и мусора.

Сколько весит щебень

Основным параметром принято считать удельный вес материала, его насыпную плотность. Чем мельче фракция, тем выше насыпная плотность, чем больше фракция – тем крепче бетонная масса. Плотность зависит от формы камешка – игольчатый, кубовидный или плоский. Наивысшую плотность имеет кубовидная фракция щебня, бетонная масса будет обладать наивысшей прочностью.

Основные показатели, влияющие на удельный вес:

Именно фракция материала оказывает первостепенное влияние на вес щебня. К примеру, зерно 5 – 20 мм имеет плотность 1,36 т.м3, при увеличении зерна 40 – 70 мм, плотность снижается до цифр 1, 32 т.м3.

Данный параметр нельзя упускать при расчетах объема и массы материала.

Также имеет значение происхождение материала – гранитный самый тяжелый, известковый относительно легкий и наименее прочный.

К примеру, из таблицы мы видим, сколько щебня 5 – 20 в кубе – 1,35 тонны.

Что такое объемный вес?

Мы используем объемный вес при определении веса отправляемых отправлений, и мы понимаем, что это не всегда легко понять. Мы хотим разбить детали для вас, чтобы сделать их как можно более ясными. Стоимость транспортировки груза может зависеть от количества места, которое оно занимает на воздушном судне
, а не от фактического веса. Это объемный (или габаритный) вес.Объемный вес отгрузки — это расчет, отражающий плотность упаковки.Менее плотный предмет обычно занимает больше места по сравнению с его фактическим весом.Объемный или габаритный вес рассчитывается и сравнивается с фактическим весом груза, чтобы определить, какой из них больше; больший вес используется для расчета стоимости доставки.

Расчет объемного веса

Объемный вес рассчитывается путем умножения длины на высоту на ширину упаковки и деления результата на объемный коэффициент.Этот коэффициент зависит от единицы измерения.Поскольку мы используем килограммы для расчета стоимости доставки, мы используем следующие формулы для расчета объемного веса:

Имейте в виду, что вес доставки, указанный в подтверждении вашего заказа, может быть основан на наземной доставке или внутренней воздушной доставке от к нашему хабу по адресу

.В зависимости от перевозчика и размера посылки, при оплате наземной доставки Торговца может или не может использоваться расчет объемного веса.Если перевозчик, используемый Продавцом, действительно использует расчет объемного веса для наземных или внутренних воздушных перевозок, при расчете объемного веса будет использоваться другой объемный коэффициент, и объемный вес будет ниже, чем тот, который используется для международных авиаперевозок.Мы надеемся, что это поможет облегчить понимание объемного веса.С любыми дополнительными вопросами обращайтесь в службу поддержки клиентов .

Сколько надо цемента марки 400 на 25 квадратов стяжки с отсева 10см толщиной?

Ответ: Стоит сперва отметить характеристики составляющих, требуемых для приготовления бетона. Плотность цемента марки М400, порядка 1250-1300 килограмм на метр кубический. Плотность гранитного отсева, фракций 0-5 мм или фракции 1-5 мм, примерно 1500-1600 килограмм на метр кубический.

Следующее — это требуемый объем бетонной смеси. Исходя из характеристик вашего покрытия, получим:

25 метров умножим на 0,1 метр = 2,5 кубических метров бетона.

При работе с цементом марки М400 и отсевом, рекомендуются пропорции: 1:3 или 1:4. Если необходим тощий раствор (более низкой плотности и прочности), то можно прибегнуть к пропорциям 1:5. При выборе пропорции, стоит учитывать марку цемента и то, какой продукт на выходе вы хотите получить. Если нужен бетон хорошо работающий на истирание, стойкий к механическим и динамическим воздействиям, высокой влагостойкости, то выберите пропорцию 1:3 (если отсев просеянный и промытый, не содержит пыли, то можно использовать и по порцию 1:4). В этом случае, плотность затвердевшего бетона будет порядка 2400 кг/м3. Это значит, что:

• при пропорции 1:3, понадобится 600 кг цемента и 1800 кг отсева на 1 метр кубический.
• при пропорции 1:4, понадобится 480 кг цемента и 1920 кг отсева на 1 метр кубический.

Учитывая, что для вашей стяжки необходимо около 2,5 кубов бетона, то эти цифры нужно домножить на 2,5 и получим:

• 1500 кг цемента и 4500 кг отсева (1:3).
• 1000 кг цемента и 5000 кг отсева (1:4).

При таких пропорциях получатся качественные и жирные бетонные растворы. Нужен ли такой раствор — решать вам.

Если нет возможности или необходимости изготавливать такие растворы, то смело берите такие пропорции:

Рекомендуем: Как поправить разъехавшуюся паркетную доску?

1:5 или для тощих составов — 1:6.

В этих случаях, на один куб смеси, понадобится:

• при соотношении 1:5 — понадобится 400 кг цемента и 2000 кг отсева.
• пр соотношении 1:6 — понадобится 340 кг цемента и 2040 кг отсева.

При использовании отсева крупных фракций, например 5-10 мм, обязательно включайте в бетонный состав песок. В этом случае, количество цемента в каждой пропорции сохраняете, а вместо, например, 4 частей отсева включаете 2 части песка и 2 части крупнофракционного отсева.

Выбор цемента марки 400 в данном случае оптимален. Далее необходимо определиться с количеством песка, который вы примените в цементном растворе. В итоге по формуле, или с помощью калькулятора расчета, можно определить требуемое количество цемента. Так как у Вас нет перепада пола, то подсчитать можно довольно просто, вычислив по площади и высоте объем, и отняв объем песка. Объём определяем, перемножив площадь на высоту, в данном случае, это двадцать пять квадратов на десять сантиметров (переводи все в миллиметры). Теперь остается добавить лишь долю песка, а это Вы определяете самостоятельно, в зависимости от желаемого типа бетона на выходе.

Для простоты решения, применяйте готовые смеси типа ветонит.

Расход ветонита на 1 м2 при 1 мм слое зависит от вида смеси и колеблется в диапазоне 1,5 — 1,8 кг/ м2.

То есть даже если это с запасом — два килограмма, то получается, что на один квадрат примерно потребуется двадцать килограмм, а на двадцать пять, соответственно около пятисот килограмм, то есть двадцать мешков по двадцать килограмм.

Учтите то, что на упаковке каждого мешка указан расход на один квадратный метр, при толщине в один миллиметр. Исходя из этого и считайте. Что же касается Вашего случая, то примерно отнимите теперь долю песка, и получите результат.

Рекомендуем: Какой должна быть толщина стяжки на водяные теплые полы по нормативам?

Сколько весит куб щебня

Как мы знаем – куб это 1м*1м*1м = ширина*длинна*высота, все это перемножаем – получается 1 куб.

Приведем усредненные данные по фракциям:

Из этих показателей, мы видим, сколько тонн в кубе щебня – здесь роль играет размер зерна. Пример – 20 кубов щебня 5 – 20 – сколько тонн:

20 * 1.37 = 27,400 кг (27 400 кг).

Зная нужные цифры, не стоит покупать точный вес материала, погрешность в 10% гарантирована. Лещадность, фракционность, водопоглощение – эти факторы всегда внесут свои корректировки, поэтому купить щебень необходимо с небольшим запасом.

Лещадность

Данный показатель существенно влияет на качество бетонной массы, на его качество. Чем выше данный показатель. тем хуже будет бетон, его прочность. В его массе будут воздушные прослойки, которые отрицательно сказываются на конечном результате – прочности, надежности, долговечности.

Водопоглощение

Данный показатель имеет важное значение при расчетах веса куба щебня. На этот показатель влияет пористость, размер камня и природа происхождения камня.

Применение

Щебень по своим характеристикам можно разделить на различные фракции, которые используются для определенного вида строительства.

• фракция с размерами 0 5 мм. Она отлично подходит для декора в виде отделки, для преображения вашего ландшафта в саду или дачного участка, отсыпания дорожек. Также используется при создании ЖБ конструкций;

• фракции с размерами 3-8, 10-20 мм. Широко распространен среди строителей. Материал с такими характеристиками достаточно широко используется в строительстве, в частности, для изготовления бетона и бетонных конструкций, дорог и т.д.;

• фракция 20 40. Материалы данной фракции используются практически во всех строительных сферах: строительство железных дорог, изготовление фундамента, стяжки, благоустройство площадок со строительной техникой;

• фракция с размерами 25 60;

• фракция 40 70 мм. Является продуктом с крупными зернами и хорошо подходит для изготовления бетона, который в свою очередь используется для создания массивных сооружений. Если рассчитывать удельный вес, то показатель для щебня фракции 40 70 будет равен примерно 1300-1400 кг/м3;

• фракция с размерами 40 200 мм. Более известен как бутовый камень. Применяется при сооружении стен и оград.

Каждая фракция обладает различной плотностью. Из этого следует, что щебень, который относится к группе с высокой фракцией, обладает низким показателем насыпной плотности. Эти характеристики должны быть обязательно указаны в сопроводительной документации товара.Для того чтобы определить плотность щебня (5 20) обращаются в специальные лаборатории. Анализируя материал берут одно ведро субстанции и относят в лабораторию.

При увеличении насыпной плотности материала, из-за уменьшения фракции щебня, возможно уменьшение объема загружаемого материала.

в моделях глубокого обучения с помощью Keras

Последнее обновление 27 августа 2020 г.

Простой и мощный метод регуляризации для нейронных сетей и моделей глубокого обучения — это исключение.

В этом посте вы узнаете о методе регуляризации исключения и о том, как применить его к вашим моделям в Python с помощью Keras.

Прочитав этот пост, вы узнаете:

• Как работает метод регуляризации отсева.
• Как использовать выпадение на ваших входных слоях.
• Как использовать выпадение скрытых слоев.
• Как настроить уровень отсева для вашей проблемы.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение с Python», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновление, октябрь 2016 г. : Обновлено для Keras 1.1.0, TensorFlow 0.10.0 и scikit-learn v0.18.
• Обновление март / 2017 : Обновлено для Keras 2.0.2, TensorFlow 1.0.1 и Theano 0.9.0.
• Обновление сентябрь / 2019 : Обновлено для Keras 2.2.5 API.

Регуляризация отсева в моделях глубокого обучения с помощью Keras
Фото Trekking Rinjani, некоторые права защищены.

Регуляризация выпадения для нейронных сетей

Dropout — это метод регуляризации для моделей нейронных сетей, предложенный Srivastava, et al. в своей статье 2014 года Dropout: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей (скачать PDF).

Dropout — это метод, при котором случайно выбранные нейроны игнорируются во время обучения. Они «выпадают» случайно. Это означает, что их вклад в активацию нижестоящих нейронов временно удаляется при прямом проходе, и никакие обновления веса не применяются к нейрону при обратном проходе.

По мере обучения нейронной сети веса нейронов устанавливаются в их контексте в сети. Вес нейронов настраивается на определенные особенности, обеспечивающие некоторую специализацию.Соседние нейроны начинают полагаться на эту специализацию, которая, если зайти слишком далеко, может привести к хрупкой модели, слишком специализированной для обучающих данных. Эта зависимость нейрона от контекста во время обучения называется сложной коадаптацией.

Вы можете себе представить, что если нейроны случайным образом выпадают из сети во время обучения, другие нейроны должны будут вмешаться и обработать представление, необходимое для прогнозирования отсутствующих нейронов. Считается, что это приводит к тому, что сеть изучает несколько независимых внутренних представлений.

В результате сеть становится менее чувствительной к определенному весу нейронов. Это, в свою очередь, приводит к созданию сети, которая способна к лучшему обобщению и с меньшей вероятностью будет соответствовать обучающим данным.

Нужна помощь с глубоким обучением на Python?

Пройдите мой бесплатный двухнедельный курс электронной почты и откройте для себя MLP, CNN и LSTM (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться сейчас, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс прямо сейчас!

Регуляризация отсева в Керасе

Выпадение легко реализуется путем случайного выбора узлов для выпадения с заданной вероятностью (например,грамм. 20%) каждый цикл обновления веса. Так реализован Dropout в Keras. Отсев используется только во время обучения модели и не используется при оценке навыков модели.

Далее мы рассмотрим несколько различных способов использования Dropout в Keras.

В примерах будет использоваться набор данных сонара. Это проблема бинарной классификации, цель которой состоит в том, чтобы правильно идентифицировать камни и мины по сигналам гидролокатора. Это хороший набор тестовых данных для нейронных сетей, потому что все входные значения являются числовыми и имеют одинаковый масштаб.

Набор данных можно загрузить из репозитория машинного обучения UCI. Вы можете поместить набор данных сонара в текущий рабочий каталог с именем файла sonar.csv.

Мы будем оценивать разработанные модели с помощью scikit-learn с 10-кратной перекрестной проверкой, чтобы лучше выявить различия в результатах.

Имеется 60 входных значений и одно выходное значение, и входные значения стандартизируются перед использованием в сети. Базовая модель нейронной сети имеет два скрытых слоя, первый с 60 единицами, а второй с 30.Стохастический градиентный спуск используется для обучения модели с относительно низкой скоростью обучения и импульсом.

Полная базовая модель приведена ниже.

# Базовая модель в наборе данных сонара из панд импортировать read_csv из keras.models импорт Последовательный из keras.layers import Плотный из keras.wrappers.scikit_learn импорт KerasClassifier от keras.optimizers импортные SGD из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из склеарна.предварительная обработка импорта LabelEncoder из sklearn.model_selection import StratifiedKFold из sklearn.preprocessing import StandardScaler из sklearn.pipeline import Pipeline # загрузить набор данных dataframe = read_csv («sonar.csv», header = None) набор данных = dataframe.values # разделить на входные (X) и выходные (Y) переменные X = набор данных [:, 0:60] .astype (float) Y = набор данных [:, 60] # кодировать значения классов как целые числа кодировщик = LabelEncoder () encoder.fit (Y) encoded_Y = кодировщик.преобразовать (Y) # базовый уровень def create_baseline (): # создать модель model = Последовательный () model.add (Dense (60, input_dim = 60, Activation = ‘relu’)) model.add (Плотный (30, активация = ‘relu’)) model.add (Плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # Скомпилировать модель sgd = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,8) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = sgd, metrics = [‘precision’]) модель возврата оценщики = [] Estimators.append ((‘стандартизировать’, StandardScaler ())) оценщики.append ((‘mlp’, KerasClassifier (build_fn = create_baseline, epochs = 300, batch_size = 16, verbose = 0))) pipeline = Трубопровод (оценки) kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, shuffle = True) результаты = cross_val_score (конвейер, X, encoded_Y, cv = kfold) print («Базовая линия:% .2f %% (% .2f %%)»% (results.mean () * 100, results.std () * 100))

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

При выполнении примера оценочная точность классификации составляет 86%.

Использование исключения на видимом слое

Dropout можно применить к входным нейронам, называемым видимым слоем.

В примере ниже мы добавляем новый слой Dropout между входом (или видимым слоем) и первым скрытым слоем. Коэффициент отсева установлен на 20%, что означает, что каждый пятый вход будет случайным образом исключен из каждого цикла обновления.

Кроме того, как рекомендовано в исходной статье о Dropout, на весовые коэффициенты для каждого скрытого слоя накладывается ограничение, гарантирующее, что максимальная норма весов не превышает значения 3. Это делается путем установки аргумента kernel_constraint в поле Плотный класс при построении слоев.

Скорость обучения была увеличена на порядок, а импульс — до 0,9. Это повышение скорости обучения также рекомендовалось в исходной статье для отсева.

Продолжая приведенный выше базовый пример, приведенный ниже код проверяет ту же сеть с отключением ввода.

# Пример исключения из набора данных сонара: видимый слой из панд импортировать read_csv из keras.models импорт Последовательный из keras.layers import Плотный из кераса.слои импортировать Dropout из keras.wrappers.scikit_learn импорт KerasClassifier из keras.constraints import maxnorm от keras.optimizers импортные SGD из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из sklearn.preprocessing import LabelEncoder из sklearn.model_selection import StratifiedKFold из sklearn.preprocessing import StandardScaler из sklearn.pipeline import Pipeline # загрузить набор данных dataframe = read_csv («sonar.csv», header = None) набор данных = фрейм данных.ценности # разделить на входные (X) и выходные (Y) переменные X = набор данных [:, 0:60] .astype (float) Y = набор данных [:, 60] # кодировать значения классов как целые числа кодировщик = LabelEncoder () encoder.fit (Y) encoded_Y = encoder.transform (Y) # выпадение во входном слое с ограничением веса def create_model (): # создать модель model = Последовательный () model.add (Dropout (0.2, input_shape = (60,))) model.add (Dense (60, активация = ‘relu’, kernel_constraint = maxnorm (3))) модель.добавить (Плотный (30, активация = ‘relu’, kernel_constraint = maxnorm (3))) model.add (Плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # Скомпилировать модель sgd = SGD (lr = 0,1, импульс = 0,9) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = sgd, metrics = [‘precision’]) модель возврата оценщики = [] Estimators.append ((‘стандартизировать’, StandardScaler ())) Estimators.append ((‘mlp’, KerasClassifier (build_fn = create_model, epochs = 300, batch_size = 16, verbose = 0))) pipeline = Трубопровод (оценки) kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, shuffle = True) результаты = cross_val_score (конвейер, X, encoded_Y, cv = kfold) print («Видно:%.2f %% (% .2f %%) «% (results.mean () * 100, results.std () * 100))

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Выполнение примера дает небольшое снижение точности классификации, по крайней мере, при однократном тестировании.

Использование исключения на скрытых слоях

Dropout можно применить к скрытым нейронам в теле вашей сетевой модели.

В приведенном ниже примере Dropout применяется между двумя скрытыми слоями и между последним скрытым слоем и выходным слоем. Снова используется коэффициент отсева в 20%, поскольку это ограничение по весу для этих слоев.

# Пример исключения из набора данных сонара: скрытый слой из панд импортировать read_csv из keras.models импорт Последовательный из keras.layers import Плотный из keras.layers import Dropout из keras.wrappers.scikit_learn импорт KerasClassifier из keras.constraints import maxnorm от keras.optimizers импортные SGD из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из sklearn.preprocessing import LabelEncoder из склеарна.model_selection import StratifiedKFold из sklearn.preprocessing import StandardScaler из sklearn.pipeline import Pipeline # загрузить набор данных dataframe = read_csv («sonar.csv», header = None) набор данных = dataframe.values # разделить на входные (X) и выходные (Y) переменные X = набор данных [:, 0:60] .astype (float) Y = набор данных [:, 60] # кодировать значения классов как целые числа кодировщик = LabelEncoder () encoder.fit (Y) encoded_Y = encoder.transform (Y) # выпадение скрытых слоев с ограничением веса def create_model (): # создать модель model = Последовательный () модель.add (Dense (60, input_dim = 60, Activation = ‘relu’, kernel_constraint = maxnorm (3))) model.add (Выпадение (0.2)) model.add (Dense (30, активация = ‘relu’, kernel_constraint = maxnorm (3))) model.add (Выпадение (0.2)) model.add (Плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # Скомпилировать модель sgd = SGD (lr = 0,1, импульс = 0,9) model.compile (loss = ‘binary_crossentropy’, optimizer = sgd, metrics = [‘precision’]) модель возврата оценщики = [] Estimators.append ((‘стандартизировать’, StandardScaler ())) оценщики.append ((‘mlp’, KerasClassifier (build_fn = create_model, epochs = 300, batch_size = 16, verbose = 0))) pipeline = Трубопровод (оценки) kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, shuffle = True) результаты = cross_val_score (конвейер, X, encoded_Y, cv = kfold) print («Скрытый:% .2f %% (% .2f %%)»% (results.mean () * 100, results.std () * 100))

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим, что для этой проблемы и для выбранной конфигурации сети использование исключения в скрытых слоях не привело к повышению производительности. Фактически производительность была хуже базовой.

Возможно, потребуются дополнительные эпохи обучения или потребуется дальнейшая настройка скорости обучения.

Советы по использованию Dropout

Исходная статья о Dropout предоставляет экспериментальные результаты по набору стандартных задач машинного обучения.В результате они предоставляют ряд полезных эвристик, которые следует учитывать при использовании исключения на практике.

• Как правило, используйте небольшое значение выпадения нейронов, составляющее 20% -50%, из которых 20% служат хорошей отправной точкой. Слишком низкая вероятность имеет минимальный эффект, а слишком высокое значение приводит к недостаточному обучению сети.
• Используйте большую сеть. Вы, вероятно, получите лучшую производительность, когда dropout используется в более крупной сети, что дает модели больше возможностей для изучения независимых представлений.
• Использовать выпадение как для входящих (видимых), так и для скрытых объектов. Применение отсева на каждом уровне сети показало хорошие результаты.
• Используйте большую скорость обучения с затуханием и большим импульсом. Увеличьте скорость обучения в 10–100 раз и используйте высокое значение импульса 0,9 или 0,99.
• Ограничение размера веса сети. Большая скорость обучения может привести к очень большому весу сети. Было показано, что наложение ограничений на размер сетевых весов, таких как регуляризация максимальной нормы с размером 4 или 5, улучшает результаты.

Дополнительные ресурсы по выбыванию

Ниже приведены некоторые ресурсы, которые можно использовать, чтобы узнать больше о отсеве в нейронных сетях и моделях глубокого обучения.

Сводка

В этом посте вы открыли для себя метод регуляризации отсева для моделей глубокого обучения. Вы узнали:

• Что такое дропаут и как оно работает.
• Как можно использовать отсев в собственных моделях глубокого обучения.
• Советы по получению наилучших результатов от исключения на ваших собственных моделях.

У вас есть вопросы по поводу отсева или по поводу этой должности? Задайте свои вопросы в комментариях, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте проекты глубокого обучения с помощью Python!

Что, если бы вы могли разработать сеть за считанные минуты

… всего несколькими строками Python

Узнайте, как это сделать в моей новой электронной книге:
Deep Learning With Python

Он охватывает сквозной проект по таким темам, как:
Многослойные персептроны , сверточные сети и Рекуррентные нейронные сети и другие…

Наконец-то привнесите глубокое обучение в

Пропустить академики. Только результаты.

Алгоритм обучения с отсевом — ScienceDirect

Аннотация

Отключение — это недавно представленный алгоритм для обучения нейронных сетей путем случайного отбрасывания единиц во время обучения для предотвращения их совместная адаптация. Математический анализ некоторых статических и динамических свойств отсева предоставляется с использованием стробирующих переменных Бернулли, достаточно общих, чтобы учесть отсевы в модулях или соединениях, и с переменной скоростью.Эта структура позволяет провести полный анализ ансамблевых усредняющих свойств отсева в линейных сетях, что полезно для понимания нелинейного случая. Усредняющие по ансамблю свойства отсева в нелинейных логистических сетях являются результатом трех фундаментальных уравнений: (1) аппроксимация математических ожиданий логистических функций с помощью нормализованных геометрических средств, для которых выводятся границы и оценки; (2) алгебраическое равенство между нормализованными геометрическими средними логистических функций и логистикой средств, которое математически характеризует логистические функции; и (3) линейность средних относительно сумм, а также произведений независимых переменных.Результаты также распространяются на другие классы передаточных функций, включая выпрямленные линейные функции. Ошибки аппроксимации имеют тенденцию отменять друг друга и не накапливаются. Выпадение также может быть связано со стохастическими нейронами и использоваться для прогнозирования частоты срабатывания и обратного распространения, рассматривая обратное распространение как усреднение по ансамблю в линейной сети с выпадением. Более того, свойства сходимости отсева можно понять с точки зрения стохастического градиентного спуска. Наконец, для свойств регуляризации выпадения, ожидание градиента отсева — это градиент соответствующего ансамбля аппроксимаций, регуляризованный с помощью адаптивного члена спада веса со склонностью к самосогласованной минимизации дисперсии и разреженным представлениям.

Ключевые слова

Машинное обучение

Нейронные сети

Ансамбль

Регуляризация

Стохастические нейроны

Стохастический градиентный спуск

Обратное распространение

Среднее геометрическое

Минимизация

Минимизация

Авторские права © 2014 Авторы. Опубликовано Elsevier B.V.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

DEEPCON: прогнозирование контакта с белками с использованием расширенных сверточных нейронных сетей с выпадением | Биоинформатика

377″> 1 Введение

Для белка, аминокислотная последовательность которого получена с использованием устройства для секвенирования белка, трехмерные (3D) модели могут быть предсказаны с использованием моделирования шаблона или ab initio . Методы шаблонного моделирования выполняют поиск других подобных белковых последовательностей в базе данных последовательностей, трехмерные структуры которых уже были экспериментально определены с помощью экспериментов в мокрой лаборатории, и используют их для прогнозирования трехмерных моделей входной последовательности.Общее количество белковых структур, определенных с помощью экспериментальных методов, таких как рентгеновская кристаллография и спектроскопия ядерного магнитного резонанса, в настоящее время ограничено 147 817 по состоянию на январь 2019 г. (Berman, 2000). Последовательности белков, для которых невозможно найти такие шаблоны, должны быть предсказаны ab initio , то есть без использования каких-либо структурных шаблонов. Для предсказания структуры белковых последовательностей, структурные матрицы которых не обнаружены, предсказанные белковые контакты служат драйвером для сворачивания (Michel et al., 2018; Wang et al. , 2017).

Контакты остаток-остаток или контакты между остатками (или просто контакты) определяют, какие пары аминокислот должны быть близки друг к другу в трехмерной структуре, то есть пары, которые находятся в контакте, должны оставаться близкими, а те, которые не находятся, должны оставаться дальше . Как определено в экспериментах по критической оценке предсказания структуры белка (CASP) (Монастырский и др. , 2016; Moult и др. , 2018), пара остатков в белке считается находящейся в контакте, если их углерод бета-атомы (углерод альфа для глицина) ближе, чем 8 Å в нативной (экспериментальной) структуре.В истинной (или предсказанной) матрице контактов не все контакты одинаково важны. Локальные контакты, с разделением последовательностей менее шести остатков и контакты ближнего действия (с разделением последовательностей от 6 до 12 остатков) не очень полезны для построения точной 3D-модели. Они необходимы для реконструкции локальных вторичных структур, но бесполезны для построения свернутых белков. Однако контакты средней дальности, контактные пары с разделением последовательностей между 12 и 23 остатками и дальнодействующие контакты, разделенные по крайней мере 24 остатками в последовательности белка, необходимы для построения точных моделей.

Все ведущие группы, участвующие в последнем эксперименте по критической оценке предсказания структуры белка (CASP) 13, включая метод AlphaFold DeepMind, используют контакты (или интервалы расстояний) для предсказания структуры белка ab initio . Эти контакты могут быть предсказаны с относительно высокой точностью для последовательностей белков, которые имеют от сотен до тысяч совпадений в базах данных последовательностей белков, таких как UNICLUST30 (Mirdita et al. , 2017) и Uniref100 (Suzek et al., 2007). Полученные совпадения последовательностей в форме множественного выравнивания последовательностей (MSA) служат входными данными для алгоритмов и методов машинного обучения для прогнозирования карт контактов. В то время как общая цель прогнозирования структуры белка заключается в прогнозировании трехмерных моделей (трехмерная информация) на основе последовательностей белков (одномерная информация), предсказанные контакты белков служат промежуточным этапом (двухмерная информация). В отсутствие машинного обучения контакты предсказываются на основе выравнивания последовательностей белков на основе принципа, согласно которому эволюционное давление накладывает ограничения на эволюцию последовательностей из поколения в поколение (Marks et al., 2011). Предсказанные контакты с помощью этих методов, основанных на коэволюции, являются ключевыми входными данными для методов на основе машинного обучения, которые обычно предсказывают более точные контакты.

Хотя Eickholt и Cheng (2012) были первой группой, применившей глубокое обучение для прогнозирования контактов, в настоящее время наиболее успешные методы прогнозирования контактов используют сверточные нейронные сети (CNN), в которые подается комбинация функций, созданных из нескольких выравниваний последовательностей и других последовательностей. -производные функции.После того, как группа Дзинбо Сюй впервые применила CNN для прогнозирования контактов (Wang et al. , 2017), было обнаружено, что CNN особенно хорошо подходят и очень эффективны для решения задачи прогнозирования контактов, в основном из-за их способности изучать перекрестные каналы ( перекрестная информация) (например, взаимосвязь между прогнозируемой доступностью растворителя и прогнозируемой вторичной структурой). В Adhikari et al. (2018), мы демонстрируем, что одна сеть на основе CNN обеспечивает значительно лучшую производительность по сравнению с усиленной сетью глубоких убеждений.Точно так же в Jones and Kandathil (2018) авторы демонстрируют, что базовый метод на основе CNN может легко превзойти другой современный мета-метод, основанный на базовых нейронных сетях. Хотя недавний прогресс в прогнозировании контактов изначально был связан в основном с коэволюционными особенностями, созданными с использованием таких методов, как CCMpred (Seemayer et al. , 2014) и FreeContact (Kaján et al. , 2014), недавние результаты (AlQuraishi, 2019; Jones and Kandathil, 2018; Mirabello and Wallner, 2018) предполагают, что сквозное обучение возможно в ближайшем будущем, когда алгоритм глубокого обучения может полностью способствовать повышению производительности, а эти функции, созданные вручную, могут оказаться избыточными.Большинство недавних успешных методов прогнозирования контактов, как показали недавние результаты CASP, доступны для публичного использования. Например, такие методы, как RaptorX (Wang et al. , 2017), MetaPSICOV (Jones et al. , 2015), DNCON2 (Adhikari et al. , 2018), PconsC3 (Michel et al. ). , 2017) и PconsC4 (Michel et al. , 2018) доступны либо в виде загружаемого инструмента, либо в виде веб-сервера. Каждый из этих методов использует очень разные архитектуры CNN, разные наборы входных функций и самокурирующиеся наборы данных для обучения и тестирования своих методов.

С точки зрения формата входных и выходных данных проблема предсказания контакта с белками аналогична предсказанию глубины по монокулярным изображениям (Eigen, 2014) в компьютерном зрении, то есть предсказанию глубины 3D по 2D-изображениям. В задаче прогнозирования глубины входом является изображение размером H × W × C, где H — высота, W — ширина и C — количество входных каналов, а выход — двумерная матрица размера H × W, значения которой представляют интенсивность глубины. Точно так же в задаче прогнозирования контакта с белками выходом является карта вероятности контакта (матрица) размером L × L, а на входе — характеристики белка размером L × L × N, где L — длина последовательности белка, а N — количество входных каналов.Прогнозирование глубины обычно включает три канала (красный, зеленый и синий или оттенок, насыщенность и значение), в то время как в последнем у нас гораздо большее количество функций, таких как 56 или 441 (Jones and Kandathil, 2018). Из-за большого количества входных каналов общий объем входных данных становится большим, что ограничивает глубину и ширину архитектур глубокого обучения для обучения и тестирования. Это также сильно влияет на время обучения и требует для обучения высокопроизводительных графических процессоров. Эти проблемы, вызванные большим количеством входных каналов, также наблюдаются в других задачах, таких как предсказание генотипа растений по гиперспектральным изображениям.Матрица контакта с белками и ее входные элементы симметричны по диагонали. Большинство современных методов (включая эту работу) рассматривают как верхний, так и нижний треугольники (выше и ниже диагональной линии) для обучения, но для прогнозирования и оценки усредняйте оценки достоверности в верхнем и нижнем треугольнике.

Задача предсказания структуры белка имеет некоторые дополнительные уникальные характеристики. Во-первых, не все входные характеристики белков двумерны. Входные характеристики, такие как длина белковой последовательности, являются скалярными или 0-мерными (0D).Для таких входных функций мы создаем канал с одинаковым значением во всем канале. Точно так же входные функции, такие как предсказания вторичной структуры, являются одномерными (1D), и мы создаем два канала для каждой входной 1D-функции длиной L: первый канал путем копирования вектора L раз для создания матрицы L × L, а второй канал — путем транспонирование входного вектора признаков и последующее копирование L раз для создания матрицы L × L. Другой способ сгенерировать двумерную матрицу из одномерного вектора — вычислить внешнее произведение вектора с его собственным транспонированием.Другие входные объекты, которые являются 2D, копируются во входной объем как есть. Кроме того, длина белковой последовательности может варьироваться от нескольких остатков до нескольких тысяч остатков, что подразумевает переменный объем входных признаков. Размер каждой двумерной функции (преобразованной в каналы) будет зависеть от длины белка. В отличие от реальных изображений, эти входные функции нелегко изучить / понять визуально для понимания того, что изучают сети. Набор данных для обучения и тестирования, который мы можем использовать, также ограничен.В отличие от других общедоступных наборов данных, размер набора данных о структуре белка не может быть значительно увеличен, потому что ежегодно экспериментально определяется только до 11 тысяч новых структур. Что еще больше уменьшает этот набор данных, так это сходство между многими депонированными структурами. На этих белках, если мы выполним некоторые базовые сокращения избыточности, такие как сохранение только белков с более чем 20% сходством последовательностей и белков со структурами высокого разрешения, количество белков, доступных для обучения, сократится всего до примерно пяти тысяч (Wang and Dunbrack, 2003 г.).Несмотря на то, что данные кажутся ограниченными по сравнению со многими другими наборами данных, некоторые утверждают, что этого достаточно, чтобы охватить принципы сворачивания белков. Кроме того, типичная карта контактов с белками, которая представляет собой бинарную матрицу, содержит около 95% нулей и 5% единиц (Jones et al. , 2015).

Трехмерные модели реальных объектов и белковых структур имеют принципиальное отличие. 3D-модели белков не масштабируются. Объект, например стул, в реальном мире может быть крошечным или большим.Белки также могут быть большими или маленькими, но размер структурных узоров всегда физически фиксирован. Например, размер альфа-спирали (общий строительный блок многих белковых структур) одинаков для белков любого размера. Расстояние между атомами углерода-альфа — это фиксированное физическое расстояние, независимо от того, находятся ли спирали в небольшом спиралевидном белке, таком как белок C-MYB мыши, или в большом спиральном белке, таком как гемоглобин. Из-за этой уникальной характеристики белковых структур еще предстоит полностью понять, насколько полезны глубокие архитектуры, такие как U-Nets (Ronneberger et al., 2015) могут быть использованы для прогнозирования контактов с белками, хотя некоторые группы разработали методы прогнозирования контактов с использованием таких архитектур (Michel et al. , 2018). Подобно проблеме предсказания глубины, конечной целью в этой области является разработка методов, которые можно масштабировать для предсказания карты физических расстояний (в ангстремах). Поскольку необработанное прогнозирование расстояния слишком сложно, некоторые группы разработали методы, которые могут прогнозировать контакты при различных порогах разделения последовательностей (Xu, 2018) и демонстрируют, что такое объединение диапазонов расстояний улучшает прогнозирование контактов при одном стандартном пороговом расстоянии, таком как стандарт 8 Å.

В этой работе мы демонстрируем, что расширенные остаточные сети с выпадающими слоями лучше всего подходят для решения проблемы предсказания контакта с белками. Можно утверждать, что результаты небольшого набора данных могут не соответствовать большим наборам данных. Кроме того, результаты, полученные с использованием одного вида функций, могут не соответствовать другим типам входных функций. Например, методы, которые хорошо работают для объектов на основе последовательностей (таких как вторичные структуры), могут не работать для объектов, созданных непосредственно из выравнивания нескольких последовательностей (таких как ковариационная матрица и матрица точности).При обучении на наборе данных DeepCov, состоящем из 3456 белков, с использованием того же набора данных и входных функций для обучения, наш метод достигает на 6-15% более высокой точности на наборе данных белков PSICOV150 (независимый набор тестов), когда верхние L / 5 и L / Оцениваются 2 дальнодействующих контакта, соответственно (L — длина белка). Точно так же при обучении на наборе данных DNCON2, состоящем из 1426 белков, с использованием того же набора данных для обучения и тестирования, одна сеть в нашем методе достигает на 4,8% более высокой точности на большом расстоянии (верхняя L).Хотя DNCON2 использует двухуровневый подход в сочетании с объединением 20 моделей, мы используем единую сеть. Хотя мы сокращаем входную длину белка до 256 для всех белков в наших обучающих экспериментах, после обучения наши модели могут делать прогнозы для белка любой длины. Важно отметить, что, хотя наша общая архитектура нова, мы не первая группа, которая применяет расширенные остаточные сети для предсказания контакта с белками. На встрече CASP13 группа DeepMind была первой группой, которая представила, что расширенные сверточные слои подходят для решения этой проблемы.

387″> 2.1 Наборы данных

Для обучения наших моделей в наших экспериментах мы используем два набора данных: (i) набор данных DNCON2 (Adhikari et al. , 2018), доступный по адресу http://sysbio.rnet.missouri.edu/dncon2/ и (ii) Набор данных DeepCov (Jones and Kandathil, 2018) доступен по адресу https://github.com/psipred/DeepCov. Следуя практике глубокого обучения, для каждого эксперимента мы рассматриваем три подмножества — обучающее подмножество, подмножество проверки и независимый набор тестов.Набор данных DNCON2 состоит из 1426 белков длиной от 30 до 300 остатков. Набор данных был курирован до эксперимента CASP10 в 2012 году, и структуры белков в наборе данных имеют разрешение от 0 до 2 Å. Эти белки фильтруются по 30% идентичности последовательностей для удаления избыточности. Из полного набора данных мы используем 1230 белков для обучения, а оставшиеся 196 — в качестве набора для проверки. Мы обнаружили, что белок с PDB ID 2PNE в проверочном наборе был пропущен во время оценки в методе DNCON2, и поэтому мы тоже его пропускаем.Мы обучаем и проверяем наш метод с использованием 1426 белков и тестируем 62 белковых мишени в эксперименте CASP12. Белок-мишень CASP12 имеет длину от 75 до 670 остатков. Для оценки нашего метода на наборе данных CASP12 мы прогнозируем контакты для всей белковой мишени и оцениваем контакты на полной мишени (или доменах). Набор данных DeepCov состоит из 3456 белков, используемых для обучения и проверки моделей, то есть настройки гиперпараметров. Модели, обученные с использованием набора данных DeepCov, тестируются на независимом наборе данных PSICOV, состоящем из 150 белков.

391″> 2.3 Характеристики ввода

В наших экспериментах мы используем два типа функций — ковариационные признаки (как в методе DeepCov) и признаки последовательности, созданные с использованием различных методов прогнозирования (как в методе DNCON2).Функции последовательности состоят из восьми групп функций в качестве входных данных для обучения и проверки наших моделей. К ним относятся скалярные значения, такие как длина последовательности, одномерные характеристики, такие как доступность растворителя и прогнозы вторичной структуры, а также двумерные функции, такие как функции, вычисленные на основе матрицы оценок для конкретной позиции, информация о разделении последовательностей, предварительно вычисленные статистические потенциалы, функции, вычисленные из вводить множественное выравнивание последовательностей и прогнозы совместной эволюции на основе выравнивания.В общей сложности мы используем 29 уникальных функций в качестве входных данных, которые мы внедряем в 56 входных каналов. Для каждой 0D (скалярной) функции мы копируем значение во весь канал. Точно так же мы копируем каждую двумерную входную функцию как есть в окончательный входной том как один канал. Для каждой входной одномерной характеристики для белка длиной L мы создаем два канала: первый канал, копируя вектор L раз, чтобы создать матрицу L × L, и второй канал, транспонировав вектор входных характеристик, а затем копируя L раз, чтобы создать Матрица L × L.Хотя максимальная длина белка в этом наборе данных составляет 300, мы обрезаем все входные характеристики до длины 256, чтобы самый длинный белок имел входной объем 256 × 256 × 56. Для обучения все белки с длиной меньше 256 равны 0- дополнены так, чтобы все входные объемы имели одинаковый размер 256 × 256 × 56. Функция ковариации состоит из 441-канальной ковариационной матрицы, рассчитанной с использованием общедоступного скрипта (cov21stat) и набора данных в пакете DeepCov. Для этого набора данных входной объем для каждого белка составляет L × L × 441.Для генерации множественных сопоставлений последовательностей для набора данных CASP и набора данных DNCON2 мы следуем подходу использования HHsearch (Söding, 2005) с базой данных UniProt20 (выпуск 2016/02), за которым следует JackHmmer (Finn et al. , 2011) с база данных UniRef90 (выпуск 2016 г.), как описано в методе DNCON2 (подробности см. в нашей статье DNCON2). Эти базы данных общедоступны по адресу http://sysbio.rnet.missouri.edu/bdm_download/dncon2-tool/databases/. Выравнивания белков в наборе данных DeepCov и наборе данных PSICOV150 были скопированы из соответствующего репозитория DeepCov.

398″> 2.5 Сетевые архитектуры

Мы начинаем наши обучающие эксперименты со стандартными сверточными нейронными сетями (или полностью сверточными сетями), каждой из которых предшествует слой пакетной нормализации и активация ReLU. Мы обнаружили, что производительность таких сетей падает после 32–64 сверточных слоев. Затем мы проектируем остаточный блок, состоящий из двух сверточных слоев, каждому из которых предшествует слой пакетной нормализации и активация ReLU.Устанавливая общее количество сверточных фильтров в каждом слое равным 64, мы проектируем четыре остаточные сети: (i) обычная остаточная сеть с глубиной (количеством блоков) в качестве ключевого параметра, (ii) архитектура со вторым слоем пакетной нормализации в каждый остаточный блок заменяется выпадающим слоем, (iii) мы заменяем последний сверточный слой расширенным сверточным слоем со скоростью расширения, чередующейся между 1, 2 и 4, и (iv) архитектурой, которая представляет собой комбинацию второй и третьей архитектуры, я.е. мы заменяем второй слой пакетной нормализации на выпадающий слой, а второй сверточный слой заменяем расширенным сверточным слоем с чередующимися скоростями расширения 1, 2 и 4 (см. рис. 2). Мы также протестировали множество других вариантов архитектуры, таких как размеры фильтров 16, 24 и 32, а также различные способы переключения между уровнями пакетной нормализации и слоями исключения. В среднем эти архитектуры были ненамного лучше, чем четыре архитектуры, которые мы обсуждали выше.

Рис.2.

Остаточная сетевая архитектура, предназначенная для обучения и оценки. ( a ) Стандартный остаточный блок, ( b ) Стандартный остаточный блок со вторым слоем пакетной нормализации, замененным выпадающим слоем, ( c ) Стандартный остаточный блок со вторым сверточным слоем, замененным расширенными свертками, и ( d ) ) Стандартный остаточный блок с выпадением и растяжением

Рис. 2.

Остаточная сетевая архитектура, предназначенная для обучения и оценки.( a ) Стандартный остаточный блок, ( b ) Стандартный остаточный блок со вторым слоем пакетной нормализации, замененным выпадающим слоем, ( c ) Стандартный остаточный блок со вторым сверточным слоем, замененным расширенными свертками, и ( d ) ) Стандартный остаточный блок с выпадением и расширением

Используя набор данных DNCON2 в качестве набора для обучения и проверки и целевые объекты CASP12 в качестве тестового набора данных, мы сравнили точность полностью сверточной сети (FCN) и четырех остаточных архитектур — стандартной остаточной сети, остаточная сеть с расширением, остаточная сеть с выпадением и остаточная сеть с расширением и выпадением.В полностью сверточных сетях и остаточных сетях мы экспериментировали с добавлением слоев исключения разными способами и обнаружили, что чередование слоев пакетной нормализации и слоев исключения дает наилучшую производительность (Zagoruyko and Komodakis, 2016). В нашей стандартной остаточной сети с 64 слоями, имеющими 64 фильтра 3 × 3 в каждом слое, мы протестировали значения выпадения 0,2, 0,3, 0,4 и 0,5. Когда мы оценивали эти модели с использованием точности максимальной дальности L / 5 (P _{L / 5-LR} ) и всей средней и большой точности (P _NC-MLR ), мы обнаружили, что конкретное значение отсева не имеет значения, пока у нас есть отсеивающие слои.Для большинства наших экспериментов мы фиксировали 0,3 в качестве параметра для наших слоев отсева (т.е. оставляем 70% веса).

Поскольку наши выводы перекликаются с выводами Загоруйко и Комодакис (2016), мы также выдвигаем гипотезу о том, что проблема «уменьшающегося повторного использования признаков» ярко выражена в проблеме прогнозирования контактов и что слои отсева частично решают эту проблему. Фактически, мы наблюдали до 6% прироста в P _{L / 5-LR} , когда мы случайным образом заменяли некоторые из начальных слоев пакетной нормализации в полностью сверточных слоях всего с 16 слоями (каждый из которых имеет 64 фильтра).Эти результаты показывают, что отсевные слои при правильном использовании могут быть очень эффективными в сетевых архитектурах для прогнозирования контактов с белками. При оценке на независимом наборе данных CASP12, состоящем из 62 целей, мы обнаруживаем, что остаточные сети с расширением и выпадением работают лучше всех четырех других архитектур по всем показателям точности: P _{L / 5-LR} , P _{L / 2-LR} , P _L-LR и P _NC-MLR (см. Рис. 3). Мы называем эту остаточную сеть с растяжением и выпадением методом DEEPCON.

Рис. 3.

Сравнение точности набора данных CASP12, полученного от различных архитектур при обучении и проверке моделей с использованием набора данных DNCON2

Рис. 3.

Сравнение точности набора данных CASP12, полученного от различных архитектур при моделировании обучено и подтверждено с использованием набора данных DNCON2

405″> 3.1 Сравнение сетевых архитектур с другими сетевыми архитектурами

Чтобы протестировать нашу архитектуру DEEPCON, мы сравнили ее с архитектурами, используемыми в современных современных методах — Raptor-X (Wang et al., 2017), DNCON2 (Adhikari et al. , 2018), DeepCov (Jones and Kandathil, 2018) и PconsC4 (Michel et al. , 2018). Метод Raptor-X использует остаточные сети примерно с 60 сверточными слоями. Метод DNCON2 использует ансамблевую двухуровневую сверточную нейронную сеть, каждая из которых состоит из 7 слоев. Каждая сеть состоит из шести слоев с 16 фильтрами в каждом и дополнительного сверточного слоя с одним фильтром для генерации окончательных вероятностей контакта. Каждая сверточная сеть здесь имеет около 50 тысяч параметров.В методе DeepCov 441 входной канал сокращается до 64 с использованием слоя Maxout, а затем тестируются полностью сверточные слои различной глубины. DeepCov лучше всего работает при размере принимающего поля 15, то есть 7 сверточных слоев. Метод PconsC4 напрямую использует архитектуру U-Net, которая принимает входной объем 256 × 256 × 64, то есть входные каналы сначала будут проецироваться на 64 канала. Такая архитектура имеет 31 миллион параметров.

Используя ковариационную матрицу в качестве входной характеристики, когда мы используем набор данных DeepCov для обучения и проверки и белки PSICOV 150 в качестве тестового набора данных, мы обнаруживаем, что DEEPCON работает аналогично стандартной остаточной архитектуре (см.рис.4) на метике оценки P _{L / 5-LR} . Однако на показателях P _NC-LR и P _NC-MLR производительность DEEPCON значительно выше, чем у стандартной сетевой архитектуры остаточного типа, полностью подключенной архитектуры CNN и архитектуры U-Net. Точно так же, используя функции последовательности в качестве входных данных, когда мы используем набор данных DNCON2 для обучения и домены белка CASP12 для тестирования, мы наблюдаем аналогичные результаты (см. Рис. 4). Высокая производительность архитектуры DEEPCON на этих двух очень разных наборах данных предполагает, что глубокие остаточные сети с выпадением являются надежными и хорошо работают для различных входных функций для прогнозирования контактов с белками.

Рис. 4.

Сравнение производительности различных архитектур ConvNet — полностью подключенных ConvNets (FCN), остаточных сетей с выпадением и расширением (DEEPCON), обычной остаточной сети и архитектуры, подобной U-Net — с использованием P _{L / 5- LR} , P _L-LR и P _NC-MLR . Мы обучаем и проверяем, используя набор данных DeepCov, состоящий из 3456 белков, и тестируем (результаты здесь слева), используя набор данных PSICOV 150, используя функции ковариации (слева).Мы обучаем и проверяем, используя набор данных DNCON2, состоящий из 1426 белков, и тестируем, используя 62 белка в наборе данных CASP12 (результаты справа), используя функции последовательности (справа)

Рис. 4.

Сравнение производительности различных Архитектуры ConvNet — полностью подключенные ConvNets (FCN), остаточные сети с выпадением и расширением (DEEPCON), обычная остаточная сеть и архитектура, подобная U-Net — с использованием P _{L / 5-LR} , P _L-LR и P _{NC -MLR} .Мы обучаем и проверяем, используя набор данных DeepCov, состоящий из 3456 белков, и тестируем (результаты здесь слева), используя набор данных PSICOV 150, используя функции ковариации (слева). Мы обучаем и проверяем, используя набор данных DNCON2, состоящий из 1426 белков, и тестируем, используя 62 белка в наборе данных CASP12 (результаты справа), используя функции последовательности (справа)

Набор данных DeepCov (3456 белков) PSICOV (150 белков) Матрица ковариации DeepCov (Jones and Kandathil, 2018) 85.8 55,1 DeepCov как (наша реализация) 88,6 58,2 DEEPCON 90,9 63,4 Набор данных DNCON2 (1426 белков) CASP12 (84 домена) Ковариационная матрица DEEPCON 55,9 36.3 Функции последовательности DNCON2 (Adhikari et al. , 2018) 59,9 39,1 DEEPCON 61,5 910 910 910 910 910 910 910 9100 набор данных . Набор тестовых данных . Используемые функции . Архитектура . P _{L / 5-LR} . П _L-LR . Набор данных DeepCov (3456 белков) PSICOV (150 белков) Матрица ковариации DeepCov (Джонс и Кандатил, 2018) 85,8 55.1

как наша реализация ) 88,6 58,2 DEEPCON 90,9 63,4 Функции последовательности DEEPCON 92.6 68,2 Набор данных DNCON2 (1426 белков) CASP12 (84 домена) Матрица ковариации DEEPCON 55,9 36,3

и другие. , 2018) 59,9 39,1 DEEPCON 61,5 41,0 Таблица 1.

Сравнение эффективности DEEPCON с DeepCov и данными

. Набор тестовых данных . Используемые функции . Архитектура . P _{L / 5-LR} . П _L-LR . Набор данных DeepCov (3456 белков) PSICOV (150 белков) Матрица ковариации DeepCov (Jones and Kandathil, 2018) 85,8 55.1

как наша реализация ) 88.6 58,2 DEEPCON 90,9 63,4 Характеристики последовательности DEEPCON 92,6 68,2 68,2 900CON белки Матрица ковариации DEEPCON 55,9 36,3 Характеристики последовательности DNCON2 (Adhikari et al. , 2018) 59.9 39,1 DEEPCON 61,5 41,0

Набор данных для обучения и проверки .	Набор тестовых данных .	Используемые функции .	Архитектура .	P L / 5-LR .	П L-LR .
Набор данных DeepCov (3456 белков)	PSICOV (150 белков)	Матрица ковариации	DeepCov (Jones and Kandathil, 2018)	85.8	55,1
			DeepCov как (наша реализация)	88,6	58,2
			DEEPCON	90,9	63,4
		Набор данных DNCON2 (1426 белков)	CASP12 (84 домена)	Ковариационная матрица	DEEPCON	55,9	36.3
Функции последовательности	DNCON2 (Adhikari et al. , 2018)			59,9	39,1
	DEEPCON			61,5	41,0 901 с использованием функций последовательности, Мы сравнили эффективность DEEPCON с методом DNCON2 при обучении и тестировании на наборе данных 1426 белков, который использовался для обучения DNCON2. В то время как DNCON2 использует двухуровневый подход, используя информацию с пороговых значений расстояния, отличных от стандартных 8 Å, и использует ансамбль моделей, мы обучаем одну модель.Для обучения наших моделей мы используем тот же набор из 196 белков в качестве набора для проверки, а остальные — в качестве набора для обучения (как это было сделано в работе DNCON2) и оцениваем набор данных CASP12, состоящий из 84 доменов. Для всех наших прогнозов мы используем те же входные функции (сгенерированные для целей, а не доменов), которые использует DNCON2. На этих 84 доменах CASP12 мы обнаружили, что DEEPCON достигает на 3,2% выше P L / 2-LR и на 4,8% выше P L-LR (см. Таблицу 1). Для полноты изложения в таблице 1 мы также сообщаем о производительности нашей архитектуры DEEPCON, когда она обучена и проверена на наборе данных DeepCov с функциями последовательности в качестве входных данных и в наборе данных DNCON2 с функциями ковариации в качестве входных данных. Кроме того, чтобы убедиться, что улучшенные предсказания контактов действительно полезны, для 150 белков в наборе данных PSICOV мы спрогнозировали полные трехмерные (3D) модели с помощью CONFOLD2 (Adhikari and Cheng, 2018). CONFOLD2 здесь идеален, потому что он полностью полагается на входную прогнозируемую информацию о контактах для построения моделей, в отличие от методов, которые используют фрагменты шаблонов. Он итеративно выбирает верхние 0,1 л, 0,2 л, 0,3 л и т. Д. Входные контакты до 4,0 л, генерирует до 200 ловушек и автоматически выбирает пять лучших моделей.Для набора данных PSICOV, используя функции ковариации в качестве входных данных, мы предсказали контакты с помощью метода DeepCov и нашего метода DEEPCON и отфильтровали контакты, чтобы сохранить только контакты среднего и дальнего действия. Эти контакты были предоставлены в качестве входных данных для CONFOLD2 для получения трехмерных моделей полного атома. Затем мы оценили пять лучших моделей, предсказанных CONFOLD2, и сравнили лучшие из пяти. Сравнение прогнозируемых контактов с использованием P L-LR и лучших моделей с использованием TM-score (Zhang, 2005) показывает, что в среднем прогнозы контактов DEEPCON лучше, чем контакты DeepCov (см.рис.5). Из того же рисунка мы также делаем вывод, что улучшение DEEPCON не ограничивается белками, для которых обнаружено большое количество гомологичных последовательностей. Мы рассчитали эффективные гомологичные последовательности (Neff) с помощью программы «colstats» в пакете MetaPSICOV. Наконец, следуя практике оценки калибровки предсказанных контактов (Лю и др. , 2018; Джонс и Кандатил, 2018; Монастырский и др. , 2016) (то есть, чтобы проверить, занижены или переоценены наши вероятности), мы оценили точность контактов, предсказанных с различными доверительными интервалами, и обнаружили, что вероятности DEEPCON хорошо откалиброваны (см.рис.6). Рис. 5. Сравнение контактов, предсказанных методом DeepCov и нашим методом DEEPCON на наборе данных PSICOV150 с использованием P L-LR (слева) и лучших из пяти моделей, предсказанных CONFOLD2 (справа) с использованием TM-score. Средний балл TM-оценки лучших из пяти моделей по DEEPCON и DeepCov составляет 0,60 и 0,52 соответственно. Размер точек на графике соответствует относительной разнице в эффективном количестве последовательностей (Neff) во входном файле выравнивания, т.е.е. меньшие точки представляют белки с маленьким Neff. Значения Neff варьируются от 14 до 25 702 Рис. 5. Сравнение контактов, предсказанных методом DeepCov и нашим методом DEEPCON на наборе данных PSICOV150 с использованием P L-LR (слева) и лучшего из- ТОП-5 моделей, предсказанных CONFOLD2 (справа) с использованием TM-score. Средний балл TM-оценки лучших из пяти моделей по DEEPCON и DeepCov составляет 0,60 и 0,52 соответственно. Размер точек на графике соответствует относительной разнице в эффективном количестве последовательностей (Neff) во входном файле выравнивания, т.е.е. меньшие точки представляют белки с маленьким Neff. Диапазон значений Neff от 14 до 25 702 Рис. 6. Коробчатая диаграмма точности контактов DEEPCON при различных доверительных интервалах, спрогнозированная для набора данных PSICOV150 Рис. 6. Коробчатая диаграмма точности контактов DEEPCON при различных доверительных интервалах, прогнозируемая для набора данных PSICOV150 Мы считают, что есть три причины повышения производительности DEEPCON. В таблице 1 мы показываем, что когда архитектура DEEPCON масштабируется до архитектуры, аналогичной архитектуре метода DeepCov, улучшение по-прежнему остается значительным.Это говорит о том, что общие параметры обучения и тестирования (например, оптимизатор) и общая структура обучения, построенная с использованием Tensorflow и Keras, вносят свой вклад в улучшение. Более глубокая архитектура DEEPCON, состоящая из 32 остаточных блоков (фактически 64 сверточных слоя), и использование Dropout и BatchNormalization в остаточном блоке, как показано на рисунке 3, также вносят свой вклад в улучшение. 421″> 4 Выводы Мы обнаружили, что регуляризация с использованием исключения очень эффективна во всех архитектурах — полностью сверточных, остаточных или расширенных остаточных сетей.Мы также обнаружили, что расширенные сверточные методы дают незначительно лучшую производительность, чем обычные остаточные сети, но этот выигрыш усиливается, когда расширенные свертки комбинируются с отсевами. Мы считаем, что наши результаты в сочетании с такими методами, как использование нескольких пороговых значений расстояния (Adhikari et al. , 2018; Jones et al. , 2015; Michel et al. , 2018), ансамбль (Adhikari et al. , 2018; Wang et al. , 2017), прогнозирование фактических расстояний с использованием биннинга (Xu, 2018) и т. Д.Использование в других методах может значительно улучшить общую точность прогнозирования контакта. Мы также считаем, что наши выводы и архитектуры будут использоваться другими исследователями для продолжения разработки и повышения производительности с помощью более сложных и мощных архитектур, больших наборов данных для обучения и проверки, разработки дополнительных функций и выходных меток, а также посредством ансамбля моделей. 425″> Финансирование Работа частично поддержана грантом для открытия нового факультета Университета Миссури-Сент. Луи (UMSL) — бакалавриату, и премии UMSL Research Award 2018 — BA. Конфликт интересов : не объявлен. Ознакомьтесь со всеми предстоящими тестами навыков здесь. Предоставьте оценку общего объема тела с помощью гидростатического взвешивания — Human Kinetics У некоторых клиентов могут возникнуть трудности с выполнением HW-теста с использованием этих стандартизированных процедур. Точные результаты тестирования во многом зависят от навыков, сотрудничества и мотивации клиента.В следующем разделе рассматривается использование модифицированных процедур HW, а также другие вопросы и проблемы, связанные с использованием этого метода. Что мне делать, если мой клиент не может выдохнуть весь воздух из легких или оставаться неподвижным, находясь под водой? & nbsp; Вероятно, вы встретите клиентов, которым неудобно выталкивать весь воздух из легких во время HW. В таких случаях вы можете взвесить этих людей по функциональной остаточной емкости (FRC) или общей емкости легких (TLC) вместо RV.Томас и Этеридж (1980) взвесили под водой 43 мужчины, сравнивая плотность тела, измеренную в FRC (измеренная в конце нормального выдоха, когда человек находился под водой) и в RV (в конце максимального выдоха). Оба метода дали похожие результаты. Точно так же Тимсон и Коффман (1984) сообщили, что Db, измеренный с помощью HW при ТСХ (жизненная емкость + RV), был аналогичен (разница BF менее 0,3%) с Db, измеренным в RV, если ТСХ измерялась в воде. Однако, когда ТСХ измеряли на воде, метод значительно завышал Db.При использовании этих модификаций метода HW вы все равно должны измерять RV, чтобы рассчитать FRC или TLC вашего клиента. Кроме того, не забудьте заменить RV на соответствующий объем легких (FRC или TLC) при расчете BV. & nbsp; Людям, которым некомфортно под водой, как правило, трудно оставаться неподвижными, когда они полностью погружены в воду. Движение вашего клиента под водой заставляет рычаг весов двигаться. Помимо увеличения времени нахождения вашего клиента под водой, это может помешать вам уверенно определять подводный вес вашего клиента.Метод демпфирования , описанный Мун и его коллегами (2011), снижает величину колебаний рычага весов до тех пор, пока клиент и стул не станут устойчивыми под водой. Демпфирование выполняется путем временного удерживания движущейся части весов (в месте крепления кресла) для приложения восходящей силы, которая противодействует движению, связанному с погружением в воду или движением в кресле. Плавное освобождение от удержания перед завершением маневра максимального выдоха позволяет рычагу весов стабилизироваться для более точного измерения.Метод демпфирования дает аналогичные подводные веса по сравнению с гидроденситометрическими оценками, сделанными с помощью датчика веса и без демпфирования (Moon et al. 2011). & nbsp; Из-за более низкого Db клиенты с большим количеством жировых отложений обладают большей плавучестью, чем более стройные люди; поэтому им труднее оставаться неподвижными под водой. Чтобы решить эту проблему, оберните утяжеленный пояс для акваланга вокруг талии клиента. Обязательно учитывайте вес аквалангового ремня при измерении и вычитании веса тары системы HW. & nbsp; Что мне делать, если мои клиенты боятся опускать лицо в воду или недостаточно гибки, чтобы полностью погрузить спину и голову в воду? Иногда вы встречаетесь с клиентами, которые очень боятся оказаться под водой, которым не нравится контакт лица с водой или которые не могут наклониться вперед, чтобы принять правильное положение тела для HW. В таких случаях удовлетворительной альтернативой будет взвешивание ваших клиентов в TLC, когда их голова остается над уровнем воды.Доннелли и его коллеги (1988) сравнили этот показатель (то есть TLCNS или общую емкость легких при непогруженной голове) с критерием Db, полученным от HW в RV для 75 мужчин и 67 женщин. Жизненная емкость легких измерялась, когда испытуемый был погружен в воду до уровня плеч. Регрессионный анализ привел к следующим уравнениям для прогнозирования Db в RV с использованием Db, определенного в TLCNS, в качестве предиктора: & nbsp; Самцы дБ при RV = 0,5829 (дБ при TLCNS) + 0,4059 r = 0.88, SEE = 0,0067 г & Acirc; · куб.см -1 суки дБ при RV = 0,4745 (дБ при TLCNS) + 0,5173 r = 0,85, SEE = 0,0061 г & Acirc; · cc -1 & nbsp; Корреляция (r) между фактическим Db в RV и прогнозируемым Db в RV была высокой, а стандартные ошибки оценки (SEE) находились в допустимых пределах. Эти уравнения были проверены на независимой выборке из 20 мужчин и 20 женщин.Различия между Db из HW в RV и прогнозируемым Db из взвешивания в TLCNS были довольно небольшими (менее 0,0014 г & Acirc; · cc -1 или 0,7% BF). Этот метод может быть особенно полезен для HW пожилых людей, тучных людей с ограниченной гибкостью и людей с ограниченными физическими возможностями. & nbsp; Повлияет ли на точность теста HW, если я буду оценивать RV вместо его измерения? Было разработано несколько прогнозных уравнений для оценки RV на основе возраста, роста, пола и статуса человека (см. Приложение D.1, «Уравнения прогнозирования остаточного объема»). Однако эти уравнения предсказания RV имеют большие ошибки предсказания ( SEE, = 400-500 мл). При измерении RV точность метода HW отличная (\ lte \ 1% BF). Однако эта ошибка точности существенно возрастает (& Acirc; & plusmn; 2,8–3,7% BF) при оценке RV (Morrow et al. 1986). Поэтому всегда измеряйте RV, когда вы используете метод HW. & nbsp; Когда лучшее время во время менструального цикла для гидростатического взвешивания моих клиенток? Некоторые женщины, особенно те, чья масса тела сильно колеблется во время менструальных циклов, могут иметь значительно разные оценки Db и% BF при гидростатическом взвешивании в разное время их циклов.Bunt, Lohman и Boileau (1989) сообщили, что изменения общего содержания воды в организме из-за задержки воды во время менструального цикла частично объясняют различия в массе тела и Db во время менструального цикла. В среднем относительный процент жира в организме женщин составлял 24,8% BF при их наименьшей массе тела, по сравнению со средним показателем 27,6% BF при их пиковом весе во время менструальных циклов. Поскольку их низкая и пиковая масса тела наблюдалась в разное время менструального цикла (варьировалась от 0 до 14 дней до начала следующей менструации), влияние общих колебаний воды в организме невозможно контролировать обычным образом, используя один и тот же день менструации. менструальный цикл для всех женщин.Однако, когда вы отслеживаете изменения в составе тела с течением времени или устанавливаете здоровую массу тела для женщины-клиента, рекомендуется гидростатически взвешивать ее одновременно в течение ее менструального цикла и вне периода ее предполагаемого пикового веса. Мерная посуда Мерная посуда В количественной химии часто необходимо проводить измерения объема с погрешностью порядка 0.1%, одна часть на тысячу. Это предполагает использование стеклянной посуды, которая может содержать или доставлять объем, известный до нескольких сотых миллилитра, или около 0,01 мл. Затем можно указать количества, превышающие 10 мл, до четырех значащих цифр. Стеклянная посуда, разработанная для такого уровня точности и точности, стоит дорого и требует некоторого ухода и навыков для получения наилучших результатов. Распространены четыре основных типа мерной посуды: мерный цилиндр, мерная колба, бюретка и пипетка. Они имеют конкретное применение и будут обсуждаться индивидуально.Однако есть некоторые моменты, общие для всех типов. Это касается чистоты и правильного чтения томов. Чистота важна для хороших результатов. Химически чистое стекло поддерживает однородную водяную пленку без видимых висящих капель. Когда закончите, тщательно промойте стеклянную посуду деионизированной водой. Если у вас возникли какие-либо подозрения, вымойте его перед использованием. С некоторыми типами стеклянной посуды можно «кондиционировать» устройство, промывая его несколькими небольшими порциями раствора, отмеряемого перед проведением фактической работы.Это предотвращает разбавление раствора каплями воды и изменение концентрации. Более подробно о том, как это сделать, будет рассказано при обсуждении отдельных предметов из стекла. Вся мерная посуда калибруется с маркировкой, используемой для определения удельного объема жидкости с разной степенью точности. Для точного считывания этого объема нижняя часть изогнутой поверхности жидкости, мениск, должна располагаться на линии разметки желаемого объема. Часто мениск легче увидеть, если положить за прибор белую бумагу или карточку.Если ваш глаз находится выше или ниже уровня мениска, ваши показания будут неточными из-за явления параллакса. Просматривайте мениск на уровне, перпендикулярном глазу, чтобы избежать этого как источника ошибки. TC по сравнению с TD Некоторые мерные изделия из стекла имеют этикетку « TC 20 ° C», что означает « для содержания при 20 ° C». Это означает, что при 20 ° C эта колба будет иметь точно указанный в ней объем. Если бы вам нужно было вылить жидкость, вам нужно было бы вылить из нее каждую каплю, чтобы получить такой объем.В качестве альтернативы, некоторые мерные стеклянные изделия имеют этикетку « TD 20 ° C», что означает « для доставки при 20 ° C». Это означает, что при 20 ° C именно указанный объем будет оставлен, когда содержимое будет стекать из емкости. Нет необходимости набирать все до последней капли, и, фактически, выдувать последнюю каплю из объемной пипетки неточно. Цилиндры градуированные Большинство студентов знакомы с градуированными цилиндрами, которые используются для измерения и дозирования известных объемов жидкостей.Они изготовлены таким образом, чтобы вмещать измеряемый объем с погрешностью от 0,5 до 1%. Для градуированного цилиндра на 100 мл это будет ошибка от 0,5 до 1,0 мл. Измерения, выполненные с помощью градуированного цилиндра, могут быть представлены до трех значащих цифр. Рисунок 1 Колбы мерные Посмотрите фильм об использовании мерной колбы. Мерная колба, доступная в размерах от 1 мл до 2 л, предназначена для вмещения определенного объема жидкости, обычно с точностью до нескольких сотых миллилитра, около 0.1% вместимости колбы. На узкой части горлышка колбы выгравирована калибровочная линия. Он заполнен жидкостью, поэтому нижняя часть мениска находится на этой гравированной линии. Калибровочная линия специфична для данной колбы; набор колб, рассчитанный на один и тот же объем, будет иметь линии в разных положениях. Рисунок 2 Мерные колбы используются для приготовления растворов с очень точно известной концентрацией. Есть два способа сделать это.Можно начать с твердого растворенного вещества или с концентрированного исходного раствора. При работе с твердым растворенным веществом материал взвешивают с желаемой точностью и осторожно и полностью переносят в мерную колбу. Если растворенное вещество теряется при переносе, фактическая концентрация полученного раствора будет ниже расчетного значения. Поэтому твердое вещество взвешивают в химическом стакане или другой стеклянной посуде, которую можно промыть растворителем, обычно водой, и переносят в колбу. Добавляется дополнительный растворитель, но его недостаточно для заполнения широкой части колбы.Растворенное вещество растворяется при вращении колбы или при ее закрытии и повторном переворачивании. После растворения растворенного вещества добавляют еще растворитель, чтобы довести объем до отметки на колбе. Последнюю порцию нужно добавлять очень осторожно, по каплям, чтобы нижняя часть мениска оказалась на отметке. Затем колбу закрывают пробкой и несколько раз переворачивают, чтобы полностью перемешать раствор. При разбавлении основного раствора желаемый объем раствора переносится в колбу с помощью пипетки. Затем добавляют растворитель, как описано выше.Очевидно, что концентрация исходного раствора должна быть известна с точностью до такого количества значащих цифр, которое требуется для разбавленного раствора. Также передаваемый объем должен быть известен желаемым количеством значащих цифр. Никогда не заполняйте мерную колбу растворителем, а затем добавляйте растворенное вещество. Это приводит к переполнению колбы, и объем не будет известен точно. Иногда бывает полезно иметь немного растворителя в колбе перед добавлением растворенного вещества. Это хорошая практика при работе с летучими растворенными веществами.Мерные колбы не используются для хранения растворов. После приготовления раствора его переливают в чистую бутылку или стакан с этикеткой. Затем колбу промывают и хорошо ополаскивают. Последние несколько полосканий следует проводить деионизированной водой. Бюретка Бюретка — это длинная узкая трубка с краном в основании. Он используется для точного дозирования различных объемов жидкостей или растворов. Он градуируется с шагом 0,1 мл, с отметкой 0,00 мл вверху и отметкой 50,00 мл внизу.Обратите внимание, что отметки не доходят до крана. Таким образом, бюретка фактически вмещает более 50,00 мл раствора. Также доступны бюретки с объемом жидкости 25,00 мл и 10,00 мл. Рисунок 3 Посмотрите фильм о чистке и кондиционировании бюретки. Для оптимальной точности и предотвращения загрязнения бюретка должна быть чистой. Чтобы проверить бюретку на чистоту, закройте ее кран и налейте в нее небольшой объем (5-10 мл) деионизированной воды.Держите бюретку под наклоном, почти параллельно поверхности стола. Медленно поверните бюретку и позвольте жидкости покрыть ее внутреннюю поверхность. Затем держите его вертикально; жидкость должна осесть листами на дно бюретки, не оставляя капель на внутренних стенках. Если на стенках образуются капли, вымойте изнутри мыльным раствором и ополосните дистиллированной или деионизированной водой. Повторите проверку чистоты. Непосредственно перед использованием бюретку следует «кондиционировать», чтобы удалить приставшую к внутренним стенкам воду.Добавьте в бюретку ~ 5 мл жидкости, которая будет использоваться. Промойте стенки бюретки, затем слейте жидкость через кран. Повторите то же самое со вторым объемом жидкости. Теперь бюретку можно заполнить раствором. Делайте это осторожно и не допускайте попадания пузырьков воздуха в трубку. Возможно, вам понадобится небольшая воронка. Уровень жидкости может быть выше отметки 0,00 мл. Закрепите заполненную бюретку на месте, если это не было сделано до заполнения; Иногда при наполнении бюретку легче удерживать. Откройте запорный кран и слейте достаточно жидкости, чтобы заполнить кончик бюретки.Имейте под рукой стакан для отработанного раствора для этой и подобных операций. В трубке или на кончике бюретки не должно быть пузырьков. Это приведет к ошибкам в объеме. Если в трубке есть пузырьки, осторожно постучите по бюретке, чтобы освободить их. Используйте кран, чтобы выдавить пузыри из наконечника. Может потребоваться опорожнение и повторное наполнение бюретки. Посмотрите фильм о титровании. Когда бюретка станет чистой и без пузырьков, слейте жидкость до тех пор, пока мениск (дно изогнутой поверхности жидкости) не станет равным нулю или немного ниже него.Марка 00 мл. Нет необходимости точно выравнивать мениск по отметке 0,00 мл, поскольку разница между начальным и конечным объемами является желаемым измерением. Если на кончик бюретки прилипла капля жидкости, удалите ее, осторожно прикоснувшись кончиком к стеклянной поверхности, например к краю стакана для отходов, или протерев ее салфеткой Kimwipe. Объем капли составляет около 0,1 мл, что соответствует размеру деления бюретки. Найдите дно мениска и измерьте уровень жидкости в бюретке с точностью до нуля.01 мл в этот момент. Это потребует небольшой практики. Помните, вы читаете сверху вниз. Запишите это значение как начальный объем. Хотя сложно «читать между строк», помните, что последняя цифра измерения, как ожидается, будет иметь некоторую погрешность! Одну пятую (1/5) деления (0,02 мл) можно воспроизвести, если мениск находится между отметками калибровки, после небольшой практики. Теперь налейте нужную жидкость. Если вы используете бюретку для измерения заданного количества жидкости, определите, какими должны быть окончательные показания, чтобы получить это количество.Медленно налейте жидкость в приемный сосуд. Помните, что в чистой бюретке вода будет покрывать внутренние стенки и медленно стекать. После закрытия запорного крана ловите любую висящую каплю в приемном сосуде. На данный момент это часть измерения, поэтому не кладите его в контейнер для отходов. Подождите несколько секунд, пока мениск стабилизируется, затем считайте и запишите окончательный объем с точностью до 0,01 мл. Разница между начальным и окончательным показаниями — это выданный вами объем. При использовании бюретки легче работать с точным дозированным объемом, чем пытаться дозировать точный объем.Помня об этом, планируйте свою работу. Хотя бюретки иногда используются в качестве дозаторов, они гораздо чаще используются в процедурах, называемых титрованием. При титровании стараются максимально точно определить точку эквивалентности. Обычно это связано с первым стойким изменением цвета индикатора. Немного потренировавшись, можно добавлять фракции капель (менее 0,1 мл) в сосуд для титрования и воспроизводить результаты в пределах 0,10 мл или меньше. Посмотрите фильм о чистке бюретки.По окончании использования бюретки слейте оставшуюся жидкость и тщательно очистите ее. Завершите несколько полосканий деионизированной водой, включая кран и наконечник. Если растворенное вещество высыхает в бюретке, его может быть очень сложно удалить. Зажмите бюретку зажимом бюретки вверх дном с открытым краном, чтобы она высохла к следующему лабораторному сеансу. Пипец Посмотрите фильм о технике пипетирования. Пипетки предназначены для подачи известного объема жидкости. Их объемы варьируются от менее 1 мл до примерно 100 мл.Есть несколько типов, которые различаются по точности и по типу задачи, для которой они оптимальны. Рисунок 4 Объемные пипетки предназначены для хранения одного определенного объема. Этот тип пипетки представляет собой узкую трубку с «пузырем» в центре, сужающийся конец для подачи жидкости и единственную градуировочную отметку рядом с верхом (напротив сужающегося конца) пробирки. Мерные пипетки, иногда называемые переносными пипетками, являются наиболее точными пипетками.Обычно они обеспечивают указанный объем ± 0,1%, погрешность в несколько сотых миллилитра. Большинство мерных пипеток имеют маркировку TD (доставить) и опорожняются самотеком. Если на кончике пипетки осталась капля, ее осторожно касаются приемного сосуда, чтобы слить оставшуюся жидкость, или протирать салфеткой Kimwipe. Пипетка этого типа , а не , предназначена для вытеснения остаточной жидкости путем продувки. Пипетки Мора , также называемые мерными пипетками, представляют собой прямые трубки с градуировкой (обычно на 0.Интервалы 10 мл) и сужающийся конец. Пипетки Мора не предназначены для полного опорожнения. Оператор наполняет их до определенного уровня, а затем распределяет желаемое количество жидкости. Они очень похожи на бюретки и могут использоваться для титрования небольших объемов. Однако это требует изрядной практики. Серологические пипетки — это гибрид двух предыдущих типов. Как и пипетки Мора, это прямые трубки с градуировкой. Они могут быть почти такими же точными, как объемные пипетки, и очень удобны.Их можно использовать для дозирования различных объемов. Например, эксперимент может потребовать разбавления исходного раствора, требующего 2,5, 5,0 и 7,5 мл раствора. Серологическая пипетка — отличный инструмент для такого рода работы. Большинство серологических пипеток имеют калибровку TD / Blow Out. У них есть фигурный наконечник, чтобы удерживать ватную пробку, и горизонтальные полосы в верхней части трубки. Они сливаются под действием силы тяжести, а последняя капля аккуратно выдувается грушей пипетки в приемный сосуд. Перед использованием пипетку необходимо несколько раз промыть деионизированной водой.Если капли воды остаются внутри, попробуйте очистить пипетку теплым мыльным раствором, а затем несколько раз промыть деионизированной водой. После очистки пипетку следует «кондиционировать». Сначала получите небольшой объем раствора, который нужно разлить в стакан или колбу. Никогда не производите пипетку непосредственно из бутыли с исходным раствором! Поскольку вы можете загрязнить этот раствор, не забудьте выбросить его после завершения кондиционирования. Наберите в пипетку небольшой объем раствора, который нужно распределить, затем поверните пипетку в сторону (параллельно столешнице) и медленно поверните ее, чтобы покрыть внутреннюю поверхность.Затем дать раствору полностью стечь . Теперь пипетка готова к переносу желаемой жидкости. Заполнение пипетки требует небольшой практики; вы можете попробовать его несколько раз с деионизированной водой после очистки. Для этой цели используйте грушу для пипетки, но не рот! Колба имеет коническое резиновое уплотнение. никогда не должен плотно прилегать к верхней части пипетки. Прижмите колбу к верхней части трубки, достаточно плотно, чтобы получилось уплотнение. Сожмите и удерживайте грушу в сжатом виде, опустите кончик пипетки в интересующий раствор и медленно ослабьте давление на грушу.Когда жидкость поднимется немного выше калибровочной отметки на шейке, быстро извлеките грушу и приложите палец (обычно большой или указательный) к верхней части пипетки. Легкое покачивание или скручивающее движение пальца должно позволить раствору стечь до тех пор, пока нижняя часть мениска не коснется калибровочной отметки. Удалите любую каплю, свисающую с наконечника, осторожно прикоснувшись наконечником к стеклянной поверхности, например к стакану для отработанного раствора. Теперь содержимое пипетки можно слить в желаемую емкость.Вставьте кончик пипетки в контейнер, уберите палец и дайте жидкости вытечь из пипетки. В объемной пипетке будет одна оставшаяся капля, которую следует «отбросить», осторожно прикоснувшись кончиком пипетки к внутреннему краю контейнера. Небольшой объем жидкости останется в пипетке, и ее следует оставить там. Из серологических пипеток должна быть удалена вся жидкость, содержащаяся в пипетке, обычно с легким давлением резиновой груши. Градуированные пипетки (серологические или Мора) немного сложнее в использовании, чем мерные пипетки, потому что есть больше возможностей для их заполнения и считывания.Изучите такую ​​пипетку перед тем, как использовать ее, и подумайте, что вы будете с ней делать. Многие градуированные пипетки имеют две шкалы. Одна шкала показывает самые высокие значения в направлении наконечника диспенсера и читается как бюретка. Другой имеет самые низкие значения возле наконечника диспенсера. Это легче читать, набирая жидкость в пипетку для переноса в другой сосуд. После использования пипетки несколько раз промойте ее деионизированной водой. Наберите его полный объем и дайте стечь. Если вы используете пипетку повторно для нескольких аликвот (образцов) одного и того же раствора, не промывайте пипетку между применениями.Вам просто придется каждый раз кондиционировать его. Очистите его, когда закончите, или перед тем, как приступить к работе с другим раствором. Значимые фигуры и мерная посуда Как указано в предыдущем обсуждении, большая часть мерной стеклянной посуды имеет точность до нескольких сотых миллилитра и разработана таким образом, чтобы внимательный оператор мог воспроизводить измерения с такой степенью точности. Следовательно, измерения, выполненные с помощью мерной стеклянной посуды, составляют 0,01 мл. В зависимости от используемых объемов три или четыре значащих цифры могут отображаться в таблицах данных и использоваться в расчетах. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев.