17 Guo J. Deng H. Liu Q. Ch. Chen L. Y. Xiong Zh. G. Shang L. P. терагерцовая спектроскопия во временной области окситетрациклин анализ главных компонент стохастическое вложение соседей с t-распределением метод опорных векторов генетический алгоритм оптимизация роя частиц 2021 2021-07-26 Журнал прикладной спектроскопии Для определения производителя окситетрациклина предложен эффективный подход на основе терагерцовой спектроскопии во временной области и хемометрии. Метод позволяет обнаружить и отличить таблетки окситетрациклина, произведенные четырьмя китайскими производителями. Зарегистрированы спектры поглощения в диапазоне 0.2–1.6 ТГц, для уменьшения размерности использованы анализ главных компонент (PCA) и стохастическое вложение соседей с t-распреде- лением (t-SNE). Полученные данные вводились в различные классификаторы: метод опорных векторов (SVM), генетический алгоритм-SVM, оптимизация роя частиц (PSO-SVM), деревья решений и случайные леса. Показано, что спектры поглощения окситетрациклина разных производителей могут быть дифференцированы, а t-SNE превосходит PCA с точки зрения уменьшения размерности. Оптимальный классификатор получен путем объединения t-SNE и PSO-SVM. Подход демонстрирует высокую точность перекрестной валидации (98.33%), среднюю точность обучающего набора 97.72% и среднюю точность тестового набора 94.25%. Метод позволяет быстро классифицировать окситетрациклин и точно отслеживать производителей.  https://www.academjournals.by/publication/15748 https://www.academjournals.by/files/15704