<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Jian C. </author>
     <author>Boyan J. </author>
     <author>Ying Zh. </author>
     <author>Zhenyu W. </author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОНЦЕНТРАЦИИ ПОЛИАРОМАТИЧЕСКИХ УГЛЕВОДОРОДОВ В ВОДЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОВЕРХНОСТНО-УСИЛЕННОЙ СПЕКТРОСКОПИИ КОМБИНАЦИОННОГО РАССЕЯНИЯ В СОЧЕТАНИИ С АНАЛИЗОМ ОСНОВНЫХ КОМПОНЕНТOB ЯДРА И РЕГРЕССИЕЙ ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>полициклические ароматические углеводороды</keyword>
    <keyword>поверхностно-усиленная КР-спектроскопия</keyword>
    <keyword>анализ основных компонентов ядра</keyword>
    <keyword>функция ядра</keyword>
    <keyword>регрессия опорных векторов</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2021</year>
    <pub-dates>
     <date>2021-01-29</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <journal>Журнал прикладной спектроскопии</journal>
   <abstract>Для определения концентрации полициклических ароматических углеводородов в воде предложен альтернативный аналитический метод, основанный на использовании поверхностно-усиленной КР-спектроскопии и анализа основных компонентов ядра в сочетании с методом регрессии опорных векторов. Составлен набор данных, содержащий 300 КР-спектров полициклических смесей ароматических углеводородов, содержащих нафталин (NAP), пирен (PYR) и фенантрен с концентрациями 0–1000 ppb. Для улучшения эффекта обнаружения применены методы предварительной обработки данных: нормализация, мультипликативная коррекция рассеяния, детрендирование, стандартное преобразование с нормальным отклонением и сглаживание Савицкого–Голея. Для сравнения использованы методы частичных наименьших квадратов и регрессии опорных векторов с полиномиальным ядром. Метод предварительной обработки с наилучшим прогнозирующим эффектом для трех веществ – преобразованиe с нормальным отклонением. Для NAP оптимальный коэффициент корреляции перекрестной проверки (Rcv), коэффициент корреляции предсказания (Rpred), RMSECV, RMSEP и RPD, соответственно, 0.90, 0.937, 138.9, 117.4 и 2.9 ppb, для PYR — Rcv, Rpred, RMSECV, RMSEP и RPD 0.881, 0.897, 152.3, 142.8 и 2.3 ppb соответственно, для PHE — Rcv, Rpred, RMSECV, RMSEP и RPD 0.980, 0.982, 64.5, 62.9 и 5.3 ppb соответственно.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/15655</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/15611</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
