Основные результаты  

Системы автоматизации, CALS-технологии,
   математические модели и методы исследования сложных
   управляющих систем и процессов

2012

На основе проекционных методов обработки сигналов (метод главных компонент, метод независимых компонент, адаптируемые базисы, вейвлет – анализ) получены и апробированы на моделях и реальных сигналах новые алгоритмы идентификации качества продуктов (в атомной, химической, пищевой промышленности), степени загрязнения окружающей среды, анализа ДНК и диагностики заболеваний. Показано, что распознавание продуктов, не соответствующих технологическим требованиям или действующим стандартам, с помощью набора полиселективных датчиков происходит с вероятностью 0.95 при отклонении уровня сигнала одного из датчиков по любой компоненте на 0.10% и отношении сигнал/шум 3–4.

2013

Предложены способы построения модельных сигналов многокомпонентного ПЦР-анализа и автоматического восстановления однокомпонентных сигналов на основе сигмоидальной функции. Показано, что при определении пороговых циклов можно добиться полной компенсации помех от соседних спектральных каналов.

2014

1. Разработан метод исследования аналитических характеристик мультисенсорных систем на основе имитационного моделирования. Впервые предложены подходы для выбора оптимального числа сенсоров в системе и оценки качества анализируемых смесей путем вычисления вероятности правильной классификации. Параметры классификатора определяются путем обработки набора стандартных смесей, с концентрацией компонентов в пределах нормы.

2. Предложен новый подход к анализу системы уравнений, описывающих кинетику элементарной ферментативной реакции. При некоторых ограничениях на параметры реакции применение этого подхода позволяет получить приближенные аналитические решения, выражающие временную зависимость концентраций компонентов реакции. На основе такого описания можно разработать более эффективный алгоритм обработки экспериментальных данных метода полимеразной цепной реакции в реальном времени, широко используемого в анализе целевых нуклеиновых кислот.

2015

Методом имитационного моделирования исследована мультисенсорная система, осуществляющая дискриминантный анализ многокомпонентных смесей (продуктов химической и пищевой промышленности). Предложена процедура отбраковки сенсоров с линейно-зависимой чувствительностью, выбора их количества в системе и процедура вычисления вероятности правильной классификации при заданной вероятности ошибки. Обработка данных ведется в пространстве главных компонент.

ИАП РАН, Рижский пр., 26., Санкт-Петербург, 190103
тел.: (812) 3630719, факс: (812) 3630720, mail: iap@ianin.spb.su

контент: Иванова Н.В. дизайн: Куспанова Б.С.