Программно-алгоритмический комплекс для прогнозирования качественного и количественного состава многокомпонентных систем на основе спектроскопических данных с применением глубоких нейронных сетей

Программно-алгоритмический комплекс разработан для прогнозирования качественного и количественного химического состава многокомпонентных систем на основе анализа их спектроскопических данных с применением методов машинного обучения. Алгоритмическая платформа базируется на использовании искусственных нейронных сетей, обученных на репрезентативных наборах спектральных сигнатур, что обеспечивает высокую точность идентификации компонентов и регрессивной оценки их концентраций. Пользовательский интерфейс предусматривает загрузку предобученных нейросетевых моделей и спектральных характеристик анализируемой системы, включая данные о зависимости оптической плотности от длины волны.. Результаты обработки представляются в виде структурированных метаданных, содержащих идентификацию химических соединений по спектральным паттернам, количественную оценку их содержания. Генерируемые данные могут быть интегрированы в автоматизированные системы мониторинга, что позволяет реализовать непрерывный контроль химического состава. Функционал программного обеспечения поддерживает оптимизацию нейросетевых моделей через параметрическую настройку функций активации, выбор алгоритмов цифровой фильтрации шумовых артефактов и валидацию результатов методом кросс-тестирования.