17 Проценко С. В. Мишурная В. С. Воропай Е. С. диффузное отражение инфракрасная спектроскопия логистическая регрессия машинное обучение diffuse reflection infrared spectroscopy logistic regression machine learning 2019 2025-03-12 Журнал прикладной спектроскопии Экспериментально получено подтверждение возможности определения зерновой культуры, имеющей различный помол, по спектру диффузного отражения. В качестве признаков, описывающих спектры диффузного отражения пшеницы и овса различных помола и влажности в ближнем ИК диапазоне, использованы комбинации оптических плотностей и их вторых производных для длин волн 1200, 1422, 1778, 1916 и 2114 нм. На примере логистической регрессии построено 20 моделей классификации по двум признакам: 10 моделей для оптической плотности и 10 моделей для второй производной от оптической плотности, соответствующих выбранным длинам волн. Наилучшие результаты классификации получены с помощью алгоритма, использующего в качестве признаков значения второй производной от оптической плотности на l = 1778 и 2114 нм. https://www.academjournals.by/publication/16002 https://www.academjournals.by/files/15956