17 Yang J. Feng W. Cai Z. Wang H. Liang X. флуоресцирующее растворенное органическое вещество сверточные нейронные сети спектры матриц возбуждения-испускания алгоритм трилинейного разложения количественная оценка 2025 2025-05-20 Журнал прикладной спектроскопии Представлен количественный метод анализа трехмерных спектров матрицы возбужденияиспускания (3D-EEM) с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) для определения флуоресцирующих растворенных органических веществ (FDOM) – триптофана (Trp), тирозина (Tyr), гуминовой кислоты (HA). Производительность модели CNN оценена и сравнена с алгоритмом трилинейного разложения SWATLD. Предложенная модель значительно превосходит алгоритм SWATLD: для модели CNN значения R2, RMSE и MAPE 0.964, 0.047 и 14.950% соответственно, в то время как для SWATLD — 0.944, 0.062 и 17.439%. Расширение исходного спектрального набора данных не дало существенного улучшения производительности алгоритма SWATLD, но значительно повысило способность прогнозирования модели CNN. Это улучшение видно в значениях R2, RMSE и MAPE 0.989, 0.030 и 12.837%, что подчеркивает роль расширения данных в повышении производительности модели CNN, особенно при работе с ограниченным набором данных. Применение модели CNN к образцам воды из залива Лайчжоу дало удовлетворительные результаты и позволило провести простой и быстрый анализ FDOM в морской воде. Разработанная точная и простая в применении аналитическая модель на основе EEM и CNN позволяет быстро определять концентрацию FDOM в окружающей среде и предоставлять справочные данные для мониторинга окружающей среды. https://www.academjournals.by/publication/19393