Исследование нейросетевого решения обратной задачи спектроскопии при добавлении шумов c использованием методов анализа формы для предобработки данныхтезисы доклада
Аннотация:В данной работе проводилось исследование различных методов предобработки данных при решении обратной задачи спектроскопии комбинационного рассеяния водных растворов неорганических солей на данных с различным уровнем и характером шума. Актуальность данного исследования продиктована практикой работы – при проведениицикла измерений новых образцов или в новых условиях результаты измерений отличаются достаточно, чтобы исказить работу регрессионной модели (нейронной сети архитектуры многослойный персептрон), обученной на спектрах, полученных в лабораторных условиях ранее.Для моделирования «новых условий измерений» в работе применялись следующие техники аугментации исходных спектров: добавление аддитивного и мультипликативного случайного шума, общее изменение базовой линии спектра, низкочастотный дрейф базовой линии спектра.Для борьбы с этими явлениями использовались различные методы предобработки спектров: агрегация соседних каналов, метод главныхкомпонент, метод частичных наименьших квадратов, переход в пространство форм (Букстейна, Кендалла; переход в тангенсное пространство). Работа посвящена исследованию зависимости погрешности решения обратной задачи спектроскопии при применении указанных методов предобработки спектров-КР от уровня и природы шума Показано, что переход в пространство форм позволяет снизить погрешность нейросетевого решения рассматриваемой обратной задачи и повысить его устойчивость к шуму
