|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Использование методов машинного обучения для выявления токсического действия тяжелых металлов на высшие растения и фитопланктонстатья
- Авторы: Хрущев С.С., Червицов Р.Н., Тодоренко Д.А., Дрозденко Т.В., Антал Т.К., Ризниченко Г.Ю., Плюснина Т.Ю.
- Сборник: Современные проблемы радиобиологии, радиоэкологии и агроэкологии: сборник докладов IV международной молодежной конференции, Обнинск, 22–24 сентября 2021. Обнинск: ФГБНУ ВНИИРАЭ, 2021. – 225 с.: ил
- Год издания: 2021
- Место издания: ФГБНУ ВНИИРАЭ 249032, г. Обнинск, Киевское шоссе, 109 км
- Первая страница: 218
- Последняя страница: 220
- Аннотация: Исследована возможность использования методов машинного обучения (классификатор типа «случайный лес» и нейросетевые модели) для автоматизации выявления токсического действия тяжелых металлов по флуоресцентным данным. В качестве входных данных для классификаторов использовали (после соответствующей нормализации) как непосредственно получаемые с измерительных приборов отсчёты индукционных кривых, так и рассчитываемые по ним параметры JIP-теста. Показано, что для всех типов исследованных классификаторов наилучшую общую точность (88–90%) удалось получить для проб природного фитопланктона; для проростков гороха общая точность составила 67% для меди Сu2+ и 78% для кадмия Сd2+. Точность определения контрольных проб без токсиканта оказалась ниже, чем для проб с токсикантом. Исходя из полученных результатов, представляется перспективным создание автоматических станций для непрерывного наблюдения за функциональным состоянием природного фитопланктона по данным индукции флуоресценции хлорофилла a.
- Добавил в систему: Хрущев Сергей Сергеевич