izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"izmertech-1158Research ArticleФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯPHYSICOCHEMICAL MEASUREMENTSПовышение точности количественного хроматографического анализас использованием нейронных сетейХабурзанияТ. З.timur.kh@iit.icc.spbstu.ruМешковА. В.amesh@b10.vniim.ruС.-Петербургский государственный политехнический университетRussian FederationВсероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д. И. МенделееваRussian Federation201407022023045155Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20232023ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/1158

Предложен метод повышения точности хроматографического анализа путем разделения пересекающихся пиков хроматограмм с помощью аппарата нейронных сетей, сопряженного с регуляризирующим методом решения некорректных задач. Приведены примеры кратного снижения погрешности анализа.

A method of increasing the accuracy of chromatographic analysis by separating of overlapping peaks of chromatograms at application of neural networks combined with a regularization method for incorrect problems solution is suggested. The examples of multiple reduction of the analysis error are presented.

перекрывающиеся хроматографические пикинейронные сетирегуляризацияoverlapping chromatographic peaksneural networksregularizationReferencesТихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986.Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986.Василенко Г. И. Теория восстановления сигналов. О редукции к идеальному прибору в физике и технике. М.: Сов. радио, 1979. 3. Русинов Л. А. Автоматизация обработки хроматографической информации. М.: Энергия, 1973.Василенко Г. И. Теория восстановления сигналов. О редукции к идеальному прибору в физике и технике. М.: Сов. радио, 1979. 3. Русинов Л. А. Автоматизация обработки хроматографической информации. М.: Энергия, 1973.Серегина Н. И., Солопченко Г. Н. Простой регуляризирующий метод компенсации влияния аппаратной функции на результат измерения // Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1984. №Серегина Н. И., Солопченко Г. Н. Простой регуляризирующий метод компенсации влияния аппаратной функции на результат измерения // Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1984. №С. 166-172.С. 166-172.Серегина Н. И., Солопченко Г. Н. Коррекция искажений хроматограмм и разделение перекрывающихся хроматографических пиков // Журнал аналитической химии. 1995. Т. 50. № 2. С. 187-189.Серегина Н. И., Солопченко Г. Н. Коррекция искажений хроматограмм и разделение перекрывающихся хроматографических пиков // Журнал аналитической химии. 1995. Т. 50. № 2. С. 187-189.Miao H., Yu M., Hu S. Artificial neural networks aided deconvolving overlapped peaks in chromatograms. // J. Chromatog. A. 1996. V. 749. N. 1. P. 5-11.Miao H., Yu M., Hu S. Artificial neural networks aided deconvolving overlapped peaks in chromatograms. // J. Chromatog. A. 1996. V. 749. N. 1. P. 5-11.Li YB Huang XY, Sha M, Meng XS. Resolution of overlapping chromatographic peaks by radial basis function neural network. // Chinese J. Chromatog. 2001. N. 19 (2). P. 112-115.Li YB Huang XY, Sha M, Meng XS. Resolution of overlapping chromatographic peaks by radial basis function neural network. // Chinese J. Chromatog. 2001. N. 19 (2). P. 112-115.Sentellas S., Saurina J., Hernández-Cassou S., M.T. Galceran and Puignou L. Quantitation in multianalyte overlapping peaks from capillary electrophoresis runs using artificial neural networks. // J. Chromatog. Sci. 2003. N. 41. P. 145-150.Sentellas S., Saurina J., Hernández-Cassou S., M.T. Galceran and Puignou L. Quantitation in multianalyte overlapping peaks from capillary electrophoresis runs using artificial neural networks. // J. Chromatog. Sci. 2003. N. 41. P. 145-150.Медянцев Д. В., Пустовалов Д. С., Замятин Н. В. Анализ хроматографической информации с использованием нейронных сетей и генетического алгоритма. // Нейроинформатика - 2005: Сб. трудов. VII Всерос. науч.-техн. конф.2005. Т. 1. С. 147-151.Медянцев Д. В., Пустовалов Д. С., Замятин Н. В. Анализ хроматографической информации с использованием нейронных сетей и генетического алгоритма. // Нейроинформатика - 2005: Сб. трудов. VII Всерос. науч.-техн. конф.2005. Т. 1. С. 147-151.Севастьянов А. А., Харинцев С. С., Салахов М. Х. Нейросетевая регуляризация решения обратных некорректных задач прикладной спектроскопии // Электрон. журнал «Исследовано в России». 2003. Т. 6. С. 2254-2266. [Электрон. pесурс] http://zhurnal. ape.relarn.ru/articles/2003/189.pdfСевастьянов А. А., Харинцев С. С., Салахов М. Х. Нейросетевая регуляризация решения обратных некорректных задач прикладной спектроскопии // Электрон. журнал «Исследовано в России». 2003. Т. 6. С. 2254-2266. [Электрон. pесурс] http://zhurnal. ape.relarn.ru/articles/2003/189.pdfВасильев А. Н., Тархов Д. А. Нейросетевое моделирование. Принципы. Алгоритмы. Приложения. СПб.: Изд-во политех. ун-та, 2009.Васильев А. Н., Тархов Д. А. Нейросетевое моделирование. Принципы. Алгоритмы. Приложения. СПб.: Изд-во политех. ун-та, 2009.Хабурзания Т. З. Использование нейронных сетей в задачах обработки аналитических сигналов // Нейрокомьютеры: разработка, применение. 2009. № 11. С. 53-61.Хабурзания Т. З. Использование нейронных сетей в задачах обработки аналитических сигналов // Нейрокомьютеры: разработка, применение. 2009. № 11. С. 53-61.Фаткудинова Ш. Р., Солопченко Г. Н. Применение цифровых моделей реальных хроматограмм для оценки погрешности результатов химического анализа. // Журнал аналитической химии. 1998. Т. 53, № 11. С. 1158-1165.Фаткудинова Ш. Р., Солопченко Г. Н. Применение цифровых моделей реальных хроматограмм для оценки погрешности результатов химического анализа. // Журнал аналитической химии. 1998. Т. 53, № 11. С. 1158-1165.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.