Автоматическая идентификация спектров XRD с использованием глубокого обучения
Аннотация
Объект ВКР – соединения лития и их рентгеновские спектры.
Предмет ВКР – идентификация соединений литий на основе кристаллической структуры при помощи глубокого обучения.
Цель работы – разработка программы для автоматической идентификации соединений лития на основе их кристаллических структур.
В результате, разработанная программа позволяет автоматически идентифицировать спектры XRD с высокой точностью, что является значимым шагом в области глубокого машинного обучения и материаловедения.
В последние годы наблюдается рост интереса к применению машинного обучения для идентификации веществ по их спектру и их классификации. Это связано с развитием новых методов обработки данных, улучшением алгоритмов машинного обучения и доступностью больших наборов данных спектроскопии.
Одной из основных тенденций является использование глубокого обучения для анализа спектров. Глубокие нейронные сети позволяют автоматически извлекать признаки из спектров и обучать модели на больших объемах данных, что приводит к улучшению точности идентификации веществ.
Предмет ВКР – идентификация соединений литий на основе кристаллической структуры при помощи глубокого обучения.
Цель работы – разработка программы для автоматической идентификации соединений лития на основе их кристаллических структур.
В результате, разработанная программа позволяет автоматически идентифицировать спектры XRD с высокой точностью, что является значимым шагом в области глубокого машинного обучения и материаловедения.
В последние годы наблюдается рост интереса к применению машинного обучения для идентификации веществ по их спектру и их классификации. Это связано с развитием новых методов обработки данных, улучшением алгоритмов машинного обучения и доступностью больших наборов данных спектроскопии.
Одной из основных тенденций является использование глубокого обучения для анализа спектров. Глубокие нейронные сети позволяют автоматически извлекать признаки из спектров и обучать модели на больших объемах данных, что приводит к улучшению точности идентификации веществ.