Оптика и спектроскопия

Авторам

Правила оформления публикаций

Вышедшие номера

2024
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9
2023
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2022
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2021
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2020
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2019
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2018
- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Калибровка температуры по спектрам флуоресценции допированного эрбием свинцово-фторидного стекла

DOI: 10.21883/OS.2019.03.47369.317-18

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 B.I.Stepanov Institute of Physics, National Academy of Sciences of Belarus, Minsk, Belarus

B.I.Stepanov Institute of Physics, National Academy of Sciences of Belarus, Minsk, Belarus

²Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия ITMO University, St. Petersburg, Russia

Email: m.khodasevich@ifanbel.bas-net.by

Выставление онлайн: 17 февраля 2019 г.

PDF версия

Абстракт
Литература
Статистика просмотров

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

Xu S., Zhao Y., Wang M., Shi X. // Geoderma. 2018. V. 310. P. 29-43. doi 10.1016/j.geoderma.2017.09.013
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
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
Sulub Y., DeRudder J. // Polymer Testing. 2013. V. 32. P. 802. doi 10.1016/j.polymertesting.2013.03.008
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
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
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
Skvaril J., Kyprianidis K.G., Dahlquist E. // Applied Spectroscopy Reviews. 2017. V. 52. P. 675. doi 10.1080/05704928.2017.1289471
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
Geladi P., Kowalski B. // Analyt. Chim. Acta. 1986. V. 185. P. 1. doi 10.1016/0003-2670(86)80028-9
Wade S.A., Collins S.F., Baxter G.W. // J. Appl. Phys. 2003. V. 94. P. 4743. doi 10.1063/1.1606526
Esbensen K.H., Geladi P. // Comprehensive Chemometrics. 2009. V. 2. P. 211. doi 10.1016/B978-044452701-1.00043-0
Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, 1999. 842 p
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
Jiang J.-H., Berry R.J., Siesler H.W., Ozaki Y. // Anal. Chem. 2002. V. 74. P. 3555. doi 10.1021/ac011177u
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
Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с
Zou X., Zhao J., Li Y. // Vibr. Spectr. 2007. V. 44. P. 220. doi 10.1016/j.vibspec.2006.11.005
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.

Учредители

Издатель