<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Zhou T. </author>
     <author>Zhang L. </author>
     <author>Ling Z. </author>
     <author>Wu Z. </author>
     <author>Shen Z. </author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>КАЛИБРОВКА СПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ ChemCam РАЗЛИЧНЫХ ЛАЗЕРНО-ЭМИССИОННЫХ СПЕКТРОМЕТРОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИНЫ ГЛУБОКОГО ЭКСТРЕМАЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>лазерно-искровая эмиссионная спектроскопия</keyword>
    <keyword>калибровочная мишень ChemCam</keyword>
    <keyword>кусочно-прямая стандартизация</keyword>
    <keyword>экстремальное обучение</keyword>
    <keyword>машина глубокого экстремального обучения</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2022</year>
    <pub-dates>
     <date>2022-09-28</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <journal>Журнал прикладной спектроскопии</journal>
   <abstract>Для устранения различий в интенсивности, смещении длины волны и ширины максимумов, возникающих при измерении лазерно-искровых эмиссионных спектров (LIBS), использованы метод экстремального обучения и машины глубокого экстремального обучения к двум различным наборам спектральных данных. Первый представляет собой набор образцов калибровочной мишени ChemCam, который содержит спектральные данные, полученные с помощью ChemCam на марсоходе Curiosity и в Марсианской научной лаборатории (MSL). Другой набор содержит спектры образцов калибровочной мишени, созданных командой ChemCam в MSL. Проверка производительности двух алгоритмов показала, что методы переноса калибровки являются стабильными методами прогнозирования и обеспечивают значительно меньшую ошибку прогнозирования по сравнению с линейным переносом и методом кусочно-прямой стандартизации. Модель на основе метода частичных наименьших квадратов для количественного анализа переданных спектров показала улучшенную количественную точность.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/15591</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/15547</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
