ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ

УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ (ТУСУР)

Кафедра автоматизации обработки информации (АОИ)

Творческая работа

Программная реализация искусственной нейронной сети для разделения хроматографических пиков.

ОТЧЁТ

|Преподаватель |Студент гр.425-2 |
|________ Н.В. Петров |К.В. Водкин |
|" " июня 1999 г. |" " июня 1999 г. |

1999

1 Необходимость

Одной из актуальных проблем в хроматографии является выделение пиков из их суперпозиции для более точного расчёта площади каждого из них.

Существует множество статистических методов решения этой задачи
(метод наименьших квадратов, метод главных компонент и т. д.). Но в настоящее время наиболее интересен подход с использованием в этой области искусственных нейронных сетей (ИНС).

Искусственные нейронные сети перестают быть экзотикой. В последние годы разработки в этой области представляют большой интерес не только для учёного света, но и для практичных людей. Областей их применения множество.
Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения.

При решении задачи выделения хроматографических пиков из их суперпозиции искусственные нейронные сети дают более точные результаты, чем методы статистики. Выделение производится путём прогнозирования фронта пика, скрытого из-за суперпозиции с соседним, на основании открытой части пика.

Целью данной работы является программная реализация искусственной нейросети, которая обеспечит разделение пиков на хроматограмме.
2 Теоретическое обоснование

Поскольку искусственные нейронные сети позволяют аппроксимировать функции, прогнозировать – их можно прекрасно использовать для решения настоящей проблемы: разделение хроматографических пиков (см. приложение А).

Хроматографические пики могут быть как симметричными так и не симметричными и являются искажёнными Гауссовыми функционалами. И если пик описывается некоторой функцией от времени f(t), то на хроматограф поступает суперпозиция пиков, поэтому функция от времени отображаемая на его экране есть как сумма функций всех пиков:

[pic]

Поэтому образы пиков, которые присутствуют на хроматограмме, могут быть сильно искажены, из-за наложений, а в некоторых случаях скрыты другими.

Открытые части не сильно искажённых пиков позволяют спрогнозировать скрытую, и посчитать площадь под пиком.

Метод прогнозирования заключается в следующем:

1.)На входы нейронной сети поступают отчёты, причём желательно нормированные:

[pic]

[pic]-среднее значение выборки временных значений примеров-входов,

[pic]-их исправленная дисперсия.

2.)На выходы нейронной сети подаются соответствующие значения функции описывающей пик. Их необходимо преобразовать, чтобы они не превосходили 1, для чего нужно делить на максимум выборки.