Детальная информация
| Название | Диагностика вредных примесей в водных средах с помощью спектроскопических методов и алгоритмов машинного обучения // Оптика и спектроскопия. – 2023. – Т. 131, № 6. — С. 810-816 |
|---|---|
| Авторы | Лаптинский К. А. ; Буриков С. А. ; Сарманова О. Э. ; Вервальд А. М. ; Утегенова Л. С. ; Пластинин И. В. ; Доленко Т. А. |
| Выходные сведения | 2023 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тематика | Физика ; Спектроскопия ; Экология ; Загрязнение окружающей среды ; спектроскопические методы ; алгоритмы машинного обучения ; водные среды ; вредные примеси ; диагностика вредных примесей ; ИК спектроскопия ; нейронные сети ; диагностика водных сред |
| УДК | 535.33; 502/504 |
| ББК | 22.344; 20.1 |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.21883/OS.2023.06.55915.106-23 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\71761 |
| Дата создания записи | 26.09.2023 |
Представлены результаты разработки метода диагностики 8-компонентных водных растворов, содержащих катионы лития, аммония, железа (III), никеля, меди и цинка, а также сульфат- и нитрат-анионы, по спектрам ИК поглощения и спектрам оптической плотности с помощью искусственных нейронных сетей. Применение искусственных нейронных сетей к полученным массивам спектроскопических данных позволило обеспечить одновременное определение исследуемых ионов в многокомпонентной смеси с точностью, удовлетворяющей потребности экологического мониторинга природных и сточных вод, а также диагностики технологических сред.
...
