Современная фурье-спектроскопия и быстрый нейроподобный метод снижения размерности спектральных данных / Modern Fourier Transform Spectroscopy and Fast Neural-Like Method for Dimensionality Reduction of Spectral Data

Вагин В.А. / Vaguine, V.A.
Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН / Scientific and Technological Center for Unique Instrumentation RAS
Краснов А.Е. / Krasnov, A.E.
Российский государственный социальный университет / Russian State Social University
Выпуск в базе РИНЦ
Вагин В.А., Краснов А.Е. Современная фурье-спектроскопия и быстрый нейроподобный метод снижения размерности спектральных данных // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 3(37). С. 86–91. DOI: 10.25210/jfop-2003-086091
Vaguine, V.A., Krasnov, A.E. Modern Fourier Transform Spectroscopy and Fast Neural-Like Method for Dimensionality Reduction of Spectral Data // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 3(37). P. 86–91. DOI: 10.25210/jfop-2003-086091

Аннотация: На примере ряда промышленных применений показана важность снижения размерности спектральных данных, формируемых современными фурье-спектрометрами. Рассмотрен метод нейроподобного снижения размерности ИК спектров для их визуального представления в 3D пространстве. Метод основан на мультиплексировании компонент оптических спектров на три канала, их фильтрации и пространственного накопления в каждом канале.
Abstract: On the example of a number of industrial applications, the importance of reducing the dimensionality of spectral data generated by modern Fourier spectrometers is shown. A method of neural-like reduction of the dimension of IR spectra for their visual representation in 3D space is considered. The method is based on multiplexing the components of optical spectra into three channels, filtering them, and spatial accumulation in each channel.
Ключевые слова: нейроподобное снижение размерности, визуальное 3D представление ИК спектров, Fourier transform spectroscopy, neural-like dimensionality reduction, нейроподобное снижение размерности

Литература / References
  1. Краснов А. Е., Красников С. А., Анискин Д. Ю., Вагин В. А. Способ идентификации и контроля качества многокомпонентных соединений. Патент RU2 334 971 C2, 2008.
  2. Красников С. А. Методология построения систем контроля качества жидких сред по спектральным характеристикам. Автореферат докт. дис. – Владимир: ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых (ВлГУ)». 2012.
  3. Красников С. А. и др. Информационная технология экспресс-идентификации и контроля качества горюче-смазочных материалов // Естественные и технические науки. 2016. №. 1. С. 67-71.
  4. Капралова Г. А., Федотов В. Г., Чайкин А. М. Докл. РАН. 2004. Т. 397. С. 490.
  5. Балашов А. А., Вагин В. А., Висковатых А. В. и др. ПТЭ № 2. 2003. С. 87.
  6. Балашов А. А. и др. Многоканальный динамический ИК-фурье-спектрометр // Журнал прикладной спектроскопии. 2017. Т. 84. №. 4. С. 643-647.
  7. Вагин В. А., Хорохорин А. И. Система управления, регистрации и обработки спектральной информации многозондового ИК Фурье-спектрометра // Физические основы приборостроения. 2018. Т. 7. №. 3. С. 8-15. DOI: 10.25210/Jfop-1803-008015.
  8. Krasnov, A.E., Vagin, V.A., Nicol’Skii, D.N. Fast Methods for Reducing Dimensionality of Spectral Data for Their Visualization // Journal of Applied Spectroscopy. Vol. 86. Iss. 2. 2019. P. 369-369. DOI: 10.1007/s10812-019-00827-z
  9. Krasnov, A.E., Kalachev, A.A., Nadezhdin, E.N., Nikolskii, D.N. The Model of the Cybernetic Network and its Realization on the Cluster of Universal and Graphic Processors // Proceedings of the Scientific-Practical Conference “Research and Development – 2016”. 2016. P. 117-128. DOI: 10.1007/978-3-319-62870-7_13