Master’s Student; Senior Researcher; Dept. of Elementary Particle Physics; Institute of Nuclear Physics and Engineering
магистрант; каф. физика элементарных частиц; институт ядерной физики и технологий
Cand. Chem. Sci., Associate Professor; Associate Professor; Dept. of Analytical and Physical Chemistry
кандидат химических наук, доцент; доцент; каф. аналитической и физической химии
This study presents an algorithm for analyzing spectral data through mathematical modeling, constructing prognostic models, and selecting optimal wavelength intervals for designing LED-based multisensor systems. The algorithm is implemented in Python and validated using experimental data from aqueous solutions of inorganic salts.Key methodological aspects include:– Application of multivariate calibration methods (PLS regression and multiple linear regression);– Utilization of Shapley values to identify informative spectral wavelengths;– Systematic enumeration to determine optimal wavelength intervals.The developed model enables accurate prediction of two- and threecomponent systems in metal salt solutions using partial spectral data rather than full-spectrum analysis. Cross-validation demonstrates that:– The model achieves comparable accuracy to full-spectrum approaches;– The solution remains computationally efficient while maintaining predictive reliability.The results confirm the model’s adequacy for quantitative spectral analysis, particularly in resource-constrained environments where partial spectral data acquisition is advantageous.
Представлен алгоритм и разработанная на его основе программа, реализующая методы математического моделирования для анализа спектральных данных, построения прогностической модели и выбора оптимальных спектральных интервалов при проектировании мультисенсорных систем на основе светодиодов. Алгоритм прошел апробацию на реальных смесях водных растворов неорганических солей.Для обработки экспериментальных данных применялись методы многомерной калибровки, включая PLS-регрессию и множественную линейную регрессию. Информативные длины волн определялись с использованием значений вектора Шепли, после чего методом перебора была найдена оптимальная комбинация спектральных интервалов.Разработанная модель позволяет прогнозировать состав двух- и трехкомпонентных систем в водных растворах солей металлов с использованием ограниченного спектрального диапазона вместо полного видимого спектра. Проведенная кроссвалидация продемонстрировала сопоставимое качество новой модели по сравнению с полноспектральными аналогами, подтвердив ее адекватность и практическую применимость.