| Маркер записи | n 22 3 4500 |
| Контрольный номер | zhps24_to91_no4_ss613_ad1 |
| Дата корректировки | 11:18:12 28 февраля 2025 г. |
| Кодируемые данные | 250210s2024||||RU|||||||||||#||||# rus0| |
| Системный контрольный номер | RUMARS-zhps24_to91_no4_ss613_ad1 |
| AR-MARS | |
| Служба первич. каталог. |
Научная библиотека им. М. М. Бахтина Мордовского госуниверситета им. Н. П. Огарева МАРС |
| Код языка каталог. | rus |
| Код языка издания |
eng eng |
| Индекс УДК |
535.33 533.9 |
| Индекс ББК |
22.344 22.333 |
|
Таблицы для массовых библиотек Таблицы для массовых библиотек |
|
|
Fang, R. 070 |
|
|
Variable Selection in Near-Infrared Spectra for Modeling of Hemoglobin Content in Bio-Water Solutions R. Fang, X. Han, X. Li [et al.] |
|
|
Выбор спектральных переменных в спектрах ближнего ик-диапазона для моделирования содержания гемоглобина в биологических водных растворах rus |
|
| Текст | |
| непосредственный | |
| Библиография | Библиогр.: с. 613 (22 назв. ) |
| Аннотация | Для повышения надежности результатов спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона (NIRS), на которые оказывает влияние фоновое содержание воды в образцах, смоделированы типичные образцы биологической воды, содержащие гемоглобин (Hb), глюкозу (Glc) и дистиллированную воду. Использованы четыре алгоритма выбора спектральных переменных: CARS, RF, GA и VIP, для определения характерных полос, устойчивых к помехам воды, при комбинировании с методом частичных наименьших квадратов (PLS) для построения модели надежного количественного определения Hb. Применимость и достоверность модели подтверждены с использованием трех прогнозных наборов P1, P2, P3 с различным водным фоном (метод составления и состав оставались прежними, последовательно увеличивалось лишь содержание воды). Показано, что с помощью алгоритмов RF, GA и VIP можно исключать характерные длины волн Hb с низкой чувствительностью к изменениям количества воды и успешно корректировать влияние воды, однако из-за большого количества характеристических переменных исключается и большое количество избыточных переменных, в том числе переменных, относящихся к помехам воды, что в конечном итоге делает модель несовершенной. Алгоритм CARS показывает лучшие результаты, а RMSEP трех прогнозных наборов составляет 0. 016, 0. 017 и 0. 038, что ближе к RMSECV калибровочного набора. Следовательно, NIRS в сочетании с выбором переменных может уменьшить влияние воды на надежность модели и повысить точность прогнозирования модели методом выбора эффективных интервалов волновых чисел, а CARS может быть одним из идеальных алгоритмов для решения таких задач. |
|
Физика AR-MARS Спектроскопия AR-MARS Электронные и ионные явления. Физика плазмы AR-MARS |
|
| Ключевые слова |
алгоритм выбора переменных биологические водные растворы водоустойчивая модель гемоглобин спектроскопия ближнего инфракрасного диапазона |
|
Han, X. 070 Li, X. 070 Tong, J. 070 Gao, M. 070 Wang, Y. 070 |
|
| ISSN | 0514-7506 |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2024 |
| Прочая информация | Т. 91, № 4. - С. 613 |
|
RU 43013090 20250210 RCR |
|
|
RU 43013090 20250210 |
|
|
RU AR-MARS 20250210 RCR |
|
|
RU AR-MARS 20250210 |
|
| Тип документа | b |
|
code year to no ss ad |
|
|
zhps 2024 91 4 613 1 |
|
| 718 | |
| Аннотации англоязычных статей |
