Moderne Chemie und Anwendungen

Abstrakt

Die Verwendung probabilistischer neuronaler Netze und UV-Reflexionsspektroskopie als objektive Methode zur Bewertung der Qualität von Zuchtperlen

Snezana Agatonovic-Kustrin und David W. Morton

Qualität und Wert von Perlen werden durch eine Kombination verschiedener Merkmale bestimmt, wobei Weichtierart, Perlmuttdicke, Glanz, Oberfläche, Form, Farbe und Perlengröße die wichtigsten sind. Ein Perlenbewerter muss visuelle Beobachtungen quantifizieren und einer Perle eine Bewertungsstufe zuordnen. Ziel dieser Arbeit war es, die Subjektivität bei der Beurteilung einiger Aspekte der Perlenqualität zu reduzieren, indem künstliche neuronale Netzwerke verwendet wurden, um Perlenqualitätsparameter aus UV-Reflexionsspektren vorherzusagen. Angesichts der guten Vorhersagbarkeit unseres vorherigen Modells, das eine mehrschichtige Perceptron-ANN-Modellierung von UV- und sichtbaren Spektren zur Vorhersage der Perlenqualität verwendete, wollten wir das Modell vereinfachen und verbessern, indem wir den spektralen Input nur auf UV reduzierten und eine Klassifizierer-Neuralnetzwerk-Modellierung verwendeten. Es wird angenommen, dass UV-Licht, da es energiereicher als sichtbares Licht ist, tiefer in die Oberfläche der Perle eindringen kann und daher das entsprechende UV-Diffusreflexionsspektrum mehr Informationen liefern kann, die zur Beurteilung der Perlenqualität verwendet werden können. Die entwickelten Modelle waren erfolgreich bei der Vorhersage der Weichtierperlenart, der Perlen- und Spenderfarbe, des Glanzes und der Oberflächenkomplexität. Die vereinfachten Modelle wurden erstellt und ermöglichen im Vergleich zum zuvor gemeldeten Modell eine genauere Vorhersage ausgewählter Perlenqualitätsparameter.