Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  identyfikacja polimeru
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
This work presents an immune algorithm elaborated for the identification of polymers based on their NIR spectra. It uses the mechanisms and rules typical of natural immune systems. The identification of a polymer consists of a comparison of its NIR spectrum with reference spectra contained in a database. The algorithm acts in two stages. In the first stage, it compares the positions of the main absorption bands in the investigated spectrum with those of spectra from the database. Based on this comparison, the most similar reference spectra are selected. In the second stage, the shape of the numerical derivative of the investigated spectrum is compared with the shapes of the derivatives of the reference spectra selected in the first stage. Our investigations have shown that the algorithm is very effective and reliable. The algorithm can be used both for the identification of polymers in large databases and for the protection of such databases from an uncontrolled expansion.
PL
W pracy przedstawiono sztuczny system immunologiczny, należący do metod sztucznej inteligencji, przeznaczony do identyfikacji polimerów na podstawie ich widm w bliskiej podczerwieni (NIR). Analiza widm polega na porównaniu zgodności nieznanego widma z widmami zapisanymi w bazie danych, przy użyciu odpowiedniego algorytmu. Struktura algorytmu i działanie poszczególnych procedur naśladują strukturę naturalnego układu immunologicznego. Podobnie jak w naturalnych systemach, identyfikacja jest dokonywana na dwóch etapach. W pierwszym etapie przeprowadzana jest wstępna selekcja widm, realizowana za pomocą procedury odpowiadającej działaniu limfocytu T. Do wykonania tego zadania zastosowano filtry cyfrowe i pochodne numeryczne. W drugim etapie uruchamiana jest procedura odpowiadająca działaniu limfocytu B, której zadaniem jest wybranie spośród wyselekcjonowanych widm takiego, którego pochodna ma kształt najbardziej zbliżony do kształtu pochodnej nieznanego widma. W tym celu algorytm dzieli porównywane pochodne widm (antygen i przeciwciało) na małe fragmenty, czyli paratopy i epitopy, dla każdego z nich oblicza wskaźniki podobieństwa, takie jak: współczynnik determinacji (R2), współczynnik Kendalla (t), stosunek pól pod krzywymi (A), średni błąd względny (W) oraz sumę kwadratów różnic pochodnych. Na podstawie tych miar ocenia stopień dopasowania kolejnych paratopów i epitopów, a następnie stopień dopasowania antygenu i przeciwciała oraz poziom stymulacji. Zamiast klonowania i hipermutacji algorytm wykonuje lokalne przeszukiwanie każdego pasma widma. Widma, dla których stopień dopasowania przekroczy zadany próg są rozwiązaniem zadania. Przeprowadzone testy wykazały wysoką efektywność i niezawodność opracowanego algorytmu. Algorytm może służyć do identyfikacji polimerów w dużych bazach danych, a także do zabezpieczania baz danych przed wprowadzeniem kilku widm tego samego polimeru.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.