Název: Korekce kalibračních modelů spektroskopie laserem indukovaného plazmatu při změně ablačních energií
Překlad názvu: Correction of laser-induced breakdown spectroscopy calibration models for changing ablation energies
Autoři: Dvořák, Tomáš ; Vrábel, Jakub (oponent) ; Képeš, Erik (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2023
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato bakalařská práce se zabývá zkoumáním transfer learningu jakožto potenciální metody korekce kalibračních modelů na bázi vícevrstvných perceptronovových neuronových sítí v rámci spektroskopie laserem indukovaného plasmatu v důsledku změny ablačních energií. Byly navrženy a natrénovány MLP kalibrační modely pro čtyři prvky (chrom, nikl, molybden a mangan) a šest různých ablačních energií (40, 50, 60, 70, 80 a 90 mJ). Modely původně natrénované na ablační energii 50 mJ byly poté použity k predikci koncentrací ze spekter měřených na různých ablačních energiích. Následné rozdíly v měření byly řešeny aplikací transfer learningu. Výsledky naznačují, že transfer learning by mohl sloužit jako validní metoda pro korekci nepřesností vznikajících v důsledku rozdílů v ablační energii, dosahující srovnatelných výsledků s modely trénovanými od základů za zlomek času a s výrazně nižší výpočetní náročností. Tato studie však nedokázala jednoznačně prokázat konzistentní zlepšení výkonu neuronových sítí pomocí transfer learningu v kontextu LIBS. Pravděpodobně přispívajícími faktory jsou nedostatečná optimalizace použitých neuronových sítí, omezená komplexita experimentálního datasetu nebo kombinace obou. Tento výzkum navazuje na a rozšiřuje literaturu a nabízí hlubší pochopení možností a omezení transfer learningu v kontextu LIBS. This bachelor thesis investigates transfer learning as a potential method for correcting calibration models based on multilayer perceptron neural networks in laser-induced breakdown spectroscopy due to changes in ablation energies. MLP calibration models for four elements (chromium, nickel, molybdenum and manganese) and six different ablation energies (40, 50, 60, 70, 80 and 90 mJ) were designed and trained. Models initially trained at an ablation energy of 50 mJ were then used to predict concentrations from spectra measured at the different ablation energies. Subsequent differences in the measurements were resolved by applying transfer learning. The results suggest that transfer learning could serve as a valid method for correcting inaccuracies due to differences in ablation energy, achieving comparable results to models trained from scratch in a fraction of the time and at significantly lower computational cost. However, this study could not clearly demonstrate consistent improvements in neural network performance using transfer learning in the context of LIBS. Likely contributing factors are the lack of optimization of the neural networks used, the limited complexity of the experimental dataset, or a combination of both. This research builds on and extends the literature and offers a deeper understanding of the capabilities and limitations of transfer learning in the context of LIBS.
Klíčová slova: Ablační energie; Fine-Tuning; MLP; Spektroskopie laserem buzeného plasmatu; Transfer Learning; Ablation Energy; Fine-Tuning; Laser Induced Breakdown Spectroscpy; MLP; Transfer Learning

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/211862

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-530133


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce