<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Ходасевич М. А.</author>
     <author>Саскевич Н. А.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ ОБУЧАЮЩЕГО НАБОРА ДЛЯ КАЛИБРОВКИ С ПОМОЩЬЮ ФЛУОРЕСЦЕНТНОЙ СПЕКТРОСКОПИИ НЕБОЛЬШИХ ВЫБОРОК ОБРАЗЦОВ</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>флуоресцентная спектроскопия</keyword>
    <keyword>калибровка</keyword>
    <keyword>кластерный анализ</keyword>
    <keyword>проекция на латентные структуры</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2018</year>
    <pub-dates>
     <date>2018-04-05</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.29235/1561-2430-2018-54-1-77-83</doi>
   <journal>Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-математических наук</journal>
   <abstract>При проведении калибровки с помощью многопараметрического спектрального анализа ограниченность количества образцов и невозможность априорного контроля величины искомого параметра обусловливают важность решения задачи построения обучающего набора с целью уменьшения ошибки калибровки. На примере калибровки температуры с помощью проекции на латентные структуры в диапазоне от 66 до 150 °C по спектрам флуоресценции Yb3+:CaF2 , зарегистрированным в диапазоне 880–1120 нм с разрешением около 0,2 нм и шагом по температуре 2 °C, продемонстрированы возможные варианты построения обучающего набора из небольших по количеству образцов выборок с применением равномерного распределения, алгоритма Кеннарда – Стоуна и методов кластерного анализа в пространстве главных компонент, показано их влияние на точность калибровки. Применение метода главных компонент позволяет проводить отбор спектров без привлечения априорных знаний о температуре, которой соответствуют спектры флуоресценции. Показано, что среднеквадратичная ошибка предсказанной величины температуры при равномерном распределении образцов обучающего набора по пространству первой главной компоненты составляет 3,98 °C, при использовании алгоритма Кеннарда – Стоуна – 1,07 °C. Минимальная среднеквадратичная ошибка 0,98 °C может быть достигнута с помощью иерархического кластерного анализа пространства главных компонент исследуемых спектров. </abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/12903</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/12869</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
