Вышедшие номера
Калибровка температуры по спектрам флуоресценции допированного эрбием свинцово-фторидного стекла
Переводная версия: 10.1134/S0030400X1903010X
Белорусский республиканский фонд фундаментальных исследований (БРФФИ), Ф18Р-238
Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ), 18-58-00043
Ходасевич М.А. 1, Асеев В.А. 2, Варакса Ю.А. 1, Борисевич Д.А.1
1Институт физики им. Б.И. Степанова Национальной академии наук Беларуси, Минск, Беларусь
2Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО), Санкт-Петербург, Россия
Email: m.khodasevich@ifanbel.bas-net.by
Выставление онлайн: 17 февраля 2019 г.

К спектрам зеленой флуоресценции эрбия в свинцово-фторидном стекле, допированном 0.5 mol.% эрбия и 10 mol.% иттербия, применены многопараметрические методы калибровки температуры в диапазоне от 299 до 423 К. Показано, что среди рассмотренных методов регрессия на латентные структуры по комбинации движущихся спектральных окон характеризуется наименьшей величиной (0.2 К) среднеквадратичной ошибки предсказания температуры по проверочной выборке. Искусственная нейронная сеть с использованием двух главных компонент в качестве входных переменных, широкополосная регрессия на латентные структуры, искусственная нейронная сеть с использованием всех спектральных отсчетов в качестве входных переменных и регрессия на главные компоненты уступают по точности калибровки температуры. -18
  1. Xu S., Zhao Y., Wang M., Shi X. // Geoderma. 2018. V. 310. P. 29-43. doi 10.1016/j.geoderma.2017.09.013
  2. Goodarzi M., Sharma S., Ramon H., Saeys W. // TrAC Trends in Analytical Chemistry. 2015. V. 67. P. 147. doi 10.1016/j.trac.2014.12.005
  3. Da Silva V.H., da Silva J.J., Pereira C.F. // J. Pharmaceutical and Biomedical Analysis. 2017. V. 134. P. 287-294. doi 10.1016/j.jpba.2016.11.036
  4. Sulub Y., DeRudder J. // Polymer Testing. 2013. V. 32. P. 802. doi 10.1016/j.polymertesting.2013.03.008
  5. Pezzei C.K., Schonbichler S.A., Kirchler C.G., Schmelzer J., Hussain S., Huck-Pezzei V.A., Popp M., Krolitzek J., Bonn G.K., Huck C.W. // Talanta. 2017. V. 169. P. 70. doi 10.1016/j.talanta.2017.03.067
  6. Siriphollakul P., Nakano K., Kanlayanar S., Ohashi S., Sakai R., Rittiron R., Maniwara P. // LWT --- Food Science and Technology. 2017. V. 79. P. 70. doi 10.1016/j.lwt.2017.01.014
  7. Ходасевич М.А., Синицын Г.В., Скорбанова Е.А., Роговая М.В., Камбур Е.И., Асеев В.А. // Опт. и спектр. 2016. T. 120. C. 1046.; Khodasevich M.A., Sinitsyn G.V., Skorbanova E.A., Rogovaya M.V., Kambur E.I., Aseev V.A. // Opt. Spectrosc. 2016. V. 120. P. 978. doi 10.1134/S0030400X16050155
  8. Skvaril J., Kyprianidis K.G., Dahlquist E. // Applied Spectroscopy Reviews. 2017. V. 52. P. 675. doi 10.1080/05704928.2017.1289471
  9. Асеев В.А., Варакса Ю.А., Колобкова Е.В., Синицын Г.В., Ходасевич М.А. // Опт. и спектр. 2015. Т. 118. C. 760; Aseev V.A., Varaksa Yu.A., Kolobkova E.V., Sinitsyn G.V., Khodasevich M.A. // Opt. Spectrosc. 2015. V. 118. P. 727. doi 10.1134/S0030400X15050033
  10. Geladi P., Kowalski B. // Analyt. Chim. Acta. 1986. V. 185. P. 1. doi 10.1016/0003-2670(86)80028-9
  11. Wade S.A., Collins S.F., Baxter G.W. // J. Appl. Phys. 2003. V. 94. P. 4743. doi 10.1063/1.1606526
  12. Esbensen K.H., Geladi P. // Comprehensive Chemometrics. 2009. V. 2. P. 211. doi 10.1016/B978-044452701-1.00043-0
  13. Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, 1999. 842 p
  14. Norgaard L., Saudland A., Wagner J., Nielsen J.P., Munck L., Engelsen S.B. // Appl. Spectr. 2000. V. 54. P. 413. doi 10.1366/0003702001949500
  15. Jiang J.-H., Berry R.J., Siesler H.W., Ozaki Y. // Anal. Chem. 2002. V. 74. P. 3555. doi 10.1021/ac011177u
  16. Du Y.P., Liang Y.Z., Jiang J.H., Berry R.J., Ozaki Y. // Anal. Chim. Acta. 2004. V. 501. P. 183. doi 10.1016/j.aca.2003.09.041
  17. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с
  18. Zou X., Zhao J., Li Y. // Vibr. Spectr. 2007. V. 44. P. 220. doi 10.1016/j.vibspec.2006.11.005
  19. Khodasevich M.A., Aseev V.A. // Opt. Spectrosc. 2018. V. 124. P. 748. doi 10.1134/S0030400X18050089

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.