АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ КОНВЕЙЕР ОБРАБОТКИ СПЕКТРОВ ЖИДКИХ СРЕД ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ АНАЛИТИКИ (700,00 руб.)

Первый автор	Филатов
Авторы	Николаева С.В.
Страниц	5

ID	939329
Аннотация	Рассматривается задача классификации жидких сред по спектральным данным с использованием методов кластеризации и снижения размерности. Предложен алгоритмический конвейер, включающий предварительную обработку спектров методом дискретной разности первого порядка, нелинейное понижение размерности с помощью t- SNE или UMAP с метрикой Канберры и последующую кластеризацию методом K- Means. Проведен сравнительный анализ комбинаций различных методов кластеризации и редукции размерности на открытых наборах ИК- и Раман- спектров. Показано, что предложенный подход позволяет достичь высокой точности ( до 99, 7% ) при классификации спектров, значительно превосходя традиционные хемометрические и машинно- обучаемые методы. Отмечена особая эффективность применения разности первого порядка и метрики Канберры для повышения чувствительности к локальным спектральным различиям. Метод отличается универсальностью, устойчивостью к шуму и простотой реализации, что делает его перспективным для автоматизированной спектральной аналитики в различных прикладных задачах.

Филатов, А.С. АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ КОНВЕЙЕР ОБРАБОТКИ СПЕКТРОВ ЖИДКИХ СРЕД ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ АНАЛИТИКИ / А.С. Филатов, С.В. Николаева // Автоматизация в промышленности .— 2025 .— №8 .— С. 36-40 .— URL: https://rucont.ru/efd/939329 (дата обращения: 04.10.2025)