Analiza infrardečih spektrov z globokimi nevronskimi mrežamiAvbelj, Tina (Avtor) Demšar, Janez (Mentor) umetne nevronske mrežegloboko učenjeinfrardeči spektriZ opazovanjem absorpcijskega spektra, ki ga dobivamo z obsevanjem določenega vzorca, na primer tkiva, z infrardečo svetlobo, lahko dobimo informacijo o kemijski sestavi vzorca. Pri analizi spektrov pogosto uporabljamo klasifikacijske metode, s katerimi lahko določamo sestavo celotnega vzorca ali njegovih delov. Eden od primernih algoritmov za ta namen so umetne nevronske mreže. V diplomskem delu smo ugotavljali, kako uspešne so umetne nevronske mreže za klasifikacijo infrardečih spektrov. Preizkusili smo jih na več naborih podatkov ter jih primerjali z metodo podpornih vektorjev in multinomsko logistično regresijo. Preverjali smo tudi uspešnost konvolucijskih nevronskih mrež. Umetne nevronske mreže so dosegle primerno točnost, vendar niso veliko boljše od metode podpornih vektorjev, ki je, po drugi strani, bistveno hitrejša.20162016-09-15 17:35:01Diplomsko delo/naloga85514VisID: 18347sl