Обсуждаются результаты исследования влияния условий эксперимента на информативность спектров, используемых в тестировании моторных топлив методом распознавания образов. Рассмотрены возможности оптических спектров пропускания, используемых в качестве первичных образов исследуемых объектов. Многомерный статистический анализ результатов многомерных измерений проводился методом главных компонент, причем достаточно высокий уровень информативности выбирается уже при применении первых двух главных компонент. Показано заметное повышение информативности спектроскопических образов при оптимальном выборе толщины поглощающего слоя.
моторные топлива, оптическая спектроскопия, метод распознавания образов, метод главных компонент
1. Вершинин В.И. Хемометрика в работах российских аналитиков // Журнал аналитической химии. 2011. Т. 66. № 11. С. 1 124-1 134.
2. Родионова О.Е., Померанцев А.А. Хемометрика: достижения и перспективы // Успехи химии. 2006. Т. 75. № 4. С. 302-321.
3. Власова И.В., Вершинин В.И., Цюпко Т.Г. Методология спектрофотометрического анализа смесей органических соединений. Проблема неаддитивности светопоглощения // Журнал аналитической химии. 2011. Т. 66. № 1. С. 25-33.
4. Brereton P.G. Chemometric. Data analysis for the Laboratory and chemical plant. Wiley. 2003. 489 p.
5. Massart D.L., Vandeginste B.G., Buydens L.M.L., De Long, Lewi P.J., Smeyers-Verbeke J. Handbook of Chemometrics and Qualimetrics. Part B. Elsevier. Amsterdam, 1998. 710 c.
6. Вершинин В.И., Дерендяев Б.Г., Лебедев К.С. Компьютерная идентификация органических соединений. М.: Академкнига, 2003. 197 с.
7. Власова И.В., Вершинин В.И., Шелпакова А.С. Хемометрические алгоритмы в спектрофотометрическом анализе неразделенных смесей органических веществ // Вестник ОмГУ. 2010. № 2. С. 14-24.
8. Королев В.Н., Маругин А.В., Цареградский В.Б. Метод определения детонационных характеристик нефтепродуктов на основе регрессионного анализа спектров поглощения в ближнем инфракрасном диапазоне // Журнал технической физики. 2000. Т. 70. Вып. 9. С. 83-88.
9. Kelly J.J., Barlow C.H., Jinguji T.M., Callis J.B. Prediction of gasoline octane numbers from near-infrared spectral features in the range 660-1215 nm // Anal. Chem. 1989. Vol. 61. № 4. P. 313-320.
10. Kelly J.J., Callis J.B. Nondestructive analytical procedure for simultaneous estimation of the major classes of hydrocarbon constituents of finished gasolines // Anal. Chem. 1990. Vol. 62. № 4. P. 1 444-1 451.
11. Дронов С.В. Многомерный статистический анализ: учеб. пособие. Барнаул: Алтайский госуниверситет, 2003. 213 с.
12. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: пер. с англ. М.: Наука, 1979. 367 с.
13. Balabin R.M., Safieva R.M., Lomakina E.J. Gasoline classif cation using near infrared (NIR) spectroscopy data: Comparison of multivariate techniques // Anal. Chim. Acta. 2010. Vol. 671. № 1-2. P. 27-35.
14. О возможности применения метода главных компонент в аналитической абсорбционной спектроскопии / В.В. Берцев [и др.] // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2002. Т. 68. № 12. С. 12-16.
15. Труды VIII Петербургского междунар. форума ТЭК / В.Б. Борисов [и др.]. СПб., 2008. С. 253-255.
16. Хачумов М.В. Расстояния, метрики и кластерный анализ // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 1. С. 81-89.
