Аннотация:Определение ионного состава и концентрации веществ в речных и сточных водах представляет собой важную научно-практическую задачу экологического мониторинга. В настоящей работе решается задача по определению концентраций ионов Zn2+, Cu2+, Li+, Fe3+, Ni2+, NH4+, SO42- и NO3-в водных растворах с помощью спектроскопии комбинационного рассеяния (КР) и искусственных нейронных сетей (НС). Спектроскопия КР позволяет проводить быстрый и дистанционный анализ многокомпонентных жидких сред в режиме реального времени. Однако анализ спектров сталкивается с рядом проблем вследствие сложного химического состава природных вод и наличия флуоресцентного фона, обусловленного растворёнными органическими веществами. Поэтому необходимо использовать НС. В рамках исследования с целью доменной адаптации НС реализуется метод переноса обучения, основанный на предварительном обучении моделей на репрезентативной выборке спектральных данных, не содержащих флуоресцентной составляющей (исходный домен), и дальнейшем дообучении НС на спектрах с флуоресцентным фоном (целевой домен). Такой подход позволил повысить эффективность обучения модели и точность определения концентраций ионов в реальных речных водах (Москва-река, Яуза, Битца, Сетунь).
