ИСТИНА

В докладе рассматривается вопрос о влиянии на итоговый результат выбора как методов физических измерений, так и математической модели машинного обучения, решающей обратную задачу оптической спектроскопии биологической среды. Основным выводом проделанной работы является критическая зависимость результатов работы методов от исследуемого объекта в биологической среде (урина) и в конечном счете от статистики собранных данных. Продемонстрировано, что стационарность фоновых свойств среды (спектры поглощения) оказывается важнее наличия интенсивных собственных полос исследуемых объектов (спектры флуоресценции), особенно при решении задачи единой аппроксимационной моделью (нейронные сети, хемометрические модели). Ситуация может быть обратной лишь при решении задачи комитетом кусочных аппроксимационных моделей (деревья решений).