17 Rezaei M. Rezaei F. Karimi P. лазерно-искровая эмиссионная спектроскопия классические алгоритмы машинного обучения анализ главных компонент прогнозирование концентрации количественный анализ 2023 2023-05-31 Журнал прикладной спектроскопии Проведен количественный анализ образцов алюминия с помощью лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии (LIBS) и различных классических подходов к машинному обучению. Nd:YAG-лазер с модулятором добротности на основной гармонике 1064 нм используется для создания плазмы LIBS Для прогнозирования концентраций составляющих стандартных алюминиевых сплавов. Прогнозирование концентрации выполнено с помощью линейных подходов регрессии опорных векторов (SVR), множественной линейной регрессии (MLR), анализа главных компонент (PCA), интегрированного с MLR (PCA-MLR) и SVR (PCA-SVR), а также нелинейных алгоритмов искусственной нейронной сети (ANN), ядерной регрессии опорных векторов (KSVR) и объединения традиционного анализа главных компонент с KSVR (РСА-KSVR) и ANN (РСА-ANN). Для улучшения количественного анализа применяется уменьшение размерности к различным методологиям на основе алгоритма PCA. Комбинация PCA-KSVR показывает наибольшую эффективность в прогнозировании большинства элементов среди других классических алгоритмов машинного обучения. https://www.academjournals.by/publication/15330 https://www.academjournals.by/files/15289