%0 article
%A Chen J. , 
%A Hao X. , 
%A Jia R. , 
%A Mo B. , 
%A Li S. , 
%A Wei H. , 
%T Адаптивная оптимизация метода роя частиц на основе нейронной сети на радиальном базисе для классификации почв с помощью лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии
%D 2025
%J Журнал прикладной спектроскопии
%X Для классификации и идентификации стандартных образцов почвы использовано сочетание лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии (LIBS) с адаптивной оптимизацией метода роя частиц на основе нейронной сети на радиальном базисе (APSO-RBF). Вычислительную сложность и избыточность исходных данных можно уменьшить путем выбора главных компонент спектральных данных LIBS в качестве входных, при этом образцы классифицировать быстро и точно. Для идентификации образцов почвы из 10 регионов в качестве входных данных модели APSO-RBF использованы шесть первых главных компонент, точность классификации тестового набора 98.81%. Производительность предлагаемой модели выше по сравнению с алгоритмами обратного распространения, APSO-RBF и RBF. Показано, что сочетание LIBS с моделью APSO-RBF значительно повышает точность идентификации почвы.
%U https://www.academjournals.by/publication/19394