@article{Lu C. 2022-07-28,
author = { Lu C. ,  Bian Y. ,  Hu X. ,  Jin S. ,  Huang Y. ,  Cui Y. },
title = {Инверсия концентрации смешанного газа на основе ультрафиолетового поглощения с помощью иерархической сверточной нейронной сети},
year = {2022},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Предложена модель иерархической сверточной нейронной сети (CNN) для инверсии концентрации смешанного газа. Проанализированы смеси SO2, NO2 и NH3, где SO2 и NO2 — исследуемые газы, NH3 — “мешающий” газ. Для образцов моделирования получены средние абсолютные ошибки 0.5  и 0.9 ppm для SO2 и NO2. Модель хорошо зарекомендовала себя при различиях интенсивности поглощения компонентов не более чем на порядок. По сравнению с одномодульной моделью результаты CNN без иерархической структуры демонстрируют, что иерархическая структура значительно снижает перекрестные помехи и повышает точность прогнозирования.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/15553},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/15509},
journal = {Журнал прикладной спектроскопии},
}