title: Method of identifying substances by their spectra
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Стученков Александр Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Токарев Роман Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Tokarev Roman
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: А.Б. Стученков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: A.B. Stuchenkov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:14:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:14:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013720
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4527
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе решается задача идентификации породы образцов древесины по их спектрам. Идентификация материала со сложным составом (например, древесины) является непростой задачей. Классифицируемые множества обрабатываемых данных не являются линейно сепарабельными, в выборке имеются «выбросы», шумы, а также нередки случаи, когда спектры образуют чётко наблюдаемые группы внутри одной породы – потому стандартные методы классификации, такие как k ближайших соседей или k взвешенных ближайших соседей, не дают хорошего результата. Для решения этой задачи была использована нейронная сеть, устроенная по типу многослойного перцептрона, для предварительной подготовки данных применялся метод главных компонент и линейный дискриминантный анализ.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work solves the problem of identification of wood samples from their spectra. Identification of the material with a complex composition (eg, wood) is a challenge. Classified sets of processed data are not linearly separable in the sample there are "outliers", noise, and cases when the spectra form clearly observed groups within the same species - thus the standard classification methods such as k-nearest neighbors, or k-weighted nearest neighbors, do not give a good result. To solve this problem was used the neural network, arranged according to the type of multilayer perceptron, for preliminary data preparation was applied method of principal component analysis and linear discriminant analysis.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод главных компонент
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: линейный дискриминантный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация спектров
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: principal component analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: linear discriminant analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: identification of spectra
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Method of identifying substances by their spectra
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Метод идентификации веществ по их спектрам
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st013720.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4527/1/st013720.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,31 MB
resources.filename: reviewSV_st006797_Stuchenkov_Aleksandr_Borisovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4527/2/reviewSV_st006797_Stuchenkov_Aleksandr_Borisovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,29 kB
resources.filename: reviewSV_st006797_Stuchenkov_Aleksandr_Borisovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4527/6/reviewSV_st006797_Stuchenkov_Aleksandr_Borisovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,6 kB