%0 article
%A Sun P. , 
%A Hao X. , 
%A Hao W. , 
%A Pan B. , 
%A Yang Y. , 
%A Liu Y. , 
%A Tian Y. , 
%A Jin H. , 
%T ИДЕНТИФИКАЦИЯ РАЗЛИЧНЫХ ТИПОВ БОКСИТОВ НА ОСНОВЕ ЛАЗЕРНО-ИСКРОВОЙ ЭМИССИОННОЙ СПЕКТРОСКОПИИ И СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
%D 2022
%J Журнал прикладной спектроскопии
%X Для идентификации различных типов бокситов предложена структура сверточной нейронной сети (CNN) в сочетании с лазерно-искровой эмиссионной спектроскопией методом анализа главных компонент. Полученные на спектрометре данные нормализуются для исключения влияния разных размерностей на интенсивности возбуждения каждой спектральной линии. Размерность признаков нормализованных выборок уменьшается с помощью анализа главных компонент. Входные данные получают с помощью операций свертки и объединения в CNN. Точность классификации при одной свертке и объединении 97.4%, при множественных свертках и объединениях 99.6%. Для оценки производительности предложенной модели построены модели, основанные на методах k-ближайших соседей, случайного леса, опорных векторов и входных характеристиках полного спектра. Показано, что CNN обладают большим потенциалом в области идентификации и классификации бокситов и обеспечивают надежный метод обработки данных, который позволяет классифицировать материалы со схожими химическими свойствами с использованием лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии. 
%U https://www.academjournals.by/publication/15584