eng
Выпуск #2/2024
А. В. Саакян, А. Д. Левин
Программное обеспечение для обработки спектральных данных методами хемометрики и машинного обучения
Программное обеспечение для обработки спектральных данных методами хемометрики и машинного обучения
Просмотры: 495
https://doi.org/10.22184/2227-572X.2024.14.2.154.160
В статье описан программный пакет, поддерживающий основные методы хемометрики и машинного обучения, используемые для обработки спектральных данных. Он может использоваться как в составе программного обеспечения аналитических спектральных приборов, так и автономно. Пакет содержит как распространенные методы (линейный и квадратичный дискриминантный анализ, регрессия на главные компоненты, метод частичных наименьших квадратов), так и менее известные, но доказавшие свою эффективность при обработке спектров, в том числе метод случайного леса и экстремальный градиентный бустинг. Приводятся данные об апробации программного обеспечения на примере его использования для решения задач классификации частиц черного углерода по исходным объектам горения.
Теги: chemometrics classification fluorescence machine learning photometry raman scattering regression software spectra spectroscopy классификация комбинационное (рамановское) рассеяние машинное обучение программное обеспечение регрессия спектр спектроскопия флуоресценция фотометрия хемометрика
Подпишитесь на журнал, чтобы прочитать полную версию статьи.
В статье описан программный пакет, поддерживающий основные методы хемометрики и машинного обучения, используемые для обработки спектральных данных. Он может использоваться как в составе программного обеспечения аналитических спектральных приборов, так и автономно. Пакет содержит как распространенные методы (линейный и квадратичный дискриминантный анализ, регрессия на главные компоненты, метод частичных наименьших квадратов), так и менее известные, но доказавшие свою эффективность при обработке спектров, в том числе метод случайного леса и экстремальный градиентный бустинг. Приводятся данные об апробации программного обеспечения на примере его использования для решения задач классификации частиц черного углерода по исходным объектам горения.
Теги: chemometrics classification fluorescence machine learning photometry raman scattering regression software spectra spectroscopy классификация комбинационное (рамановское) рассеяние машинное обучение программное обеспечение регрессия спектр спектроскопия флуоресценция фотометрия хемометрика
Подпишитесь на журнал, чтобы прочитать полную версию статьи.
Отзывы читателей
