ИСТИНА

Разрабатываются и исследуются нейросетевые алгоритмы анализа данных и методики их применения для идентификации и определения парциальных концентраций компонент в многокомпонентных смесях. Используются данные спектров комбинационного рассеяния света в многокомпонентных растворах неорганических солей.

В результате выполнения Проекта был разработан метод идентификации и определения парциальных концентраций компонент в многокомпонентных смесях с помощью искусственных нейронных сетей. За весь период выполнения Проекта были получены следующие основные результаты: 1). Получена база данных спектров комбинационного рассеяния (КР) 5-компонентных водных растворов солей NaCl, CsI, KNO3, Li2SO4, NH4Br в диапазоне концентраций каждой соли от 0 до 2.5 М с шагом 0.2 - 0.25 М. Было зарегистрировано 8695 спектров для 4268 различных растворов в спектральном диапазоне от 300 см-1 до 4000 см-1. 2). Решена задача идентификации солей и определения их парциальных концентраций в 5-компонентном водном растворе в один этап с помощью подхода "от эксперимента". Наилучшие результаты показал персептрон с тремя скрытыми слоями, содержащими 40, 20 и 10 нейронов. Он обеспечил следующие средние абсолютные ошибки определения концентрации солей: NaCl - 0.029 М, NH4Br - 0.024 М, Li2SO4 - 0.020 М, KNO3 - 0.019 М, CsI - 0.023 М. 3). Разработан оптимальный способ понижения размерности входных данных. Показано, что применение равномерной агрегации входных признаков позволяет снизить погрешность определения парциальных концентраций компонент в среднем на 16-18%. Применение неравномерной агрегации позволяет дополнительно снизить погрешность определения парциальных концентраций солей со сложными ионами на 6-7%. 4). Построены квазимодели на основе исходных экспериментальных спектров и в пространстве входных признаков пониженной размерности. Найдены оптимальные квазимодели для решения поставленной обратной задачи - квазимодели, основанные на персептроне и НСОР. Решена задача идентификации солей и определения их парциальных концентраций в 5-компонентном водном растворе по спектрам КР с помощью "квазимодельного" подхода для исходных и агрегированных данных. Получено, что по сравнению с подходом «от эксперимента» применение "квазимодельного" подхода к исходному массиву спектров не уменьшает погрешности определения концентраций солей в растворе, а в случае применения к агрегированным входным признакам - улучшает погрешность определения концентрации всех солей, кроме NaCl, в среднем, на 7-8%. Для NaCl погрешность в этом случае улучшается на 4-5%. 5). Решена задача идентификации солей и определения их парциальных концентраций в 5-компонентном водном растворе в два этапа. Показано, что двухэтапный подход не позволяет получить более низкие значения погрешности определения концентраций солей, чем одноэтапный 6). Продемонстрирована умеренная устойчивость решений ОЗ по отношению к изменению экспериментальных условий, к наличию посторонних примесей с малыми и большими концентрациями, к другим солям в растворах. Обнаружено, что агрегация входных признаков существенно повышает устойчивость решения ОЗ к изменению экспериментальных условий и присутствию других ионов в растворах.