Korekce kalibračních modelů spektroskopie laserem indukovaného plazmatu při změně ablačních energií

but.committeeprof. RNDr. Tomáš Šikola, CSc. (předseda) prof. RNDr. Jiří Spousta, Ph.D. (místopředseda) prof. RNDr. Bohumila Lencová, CSc. (člen) prof. RNDr. Radim Chmelík, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Petr Dub, CSc. (člen) doc. Ing. Stanislav Průša, Ph.D. (člen) prof. Ing. Miroslav Kolíbal, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Vlastimil Křápek, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jan Čechal, Ph.D. (člen) doc. Ing. Miroslav Bartošík, Ph.D. (člen) doc. Ing. Radek Kalousek, Ph.D. (člen) RNDr. Antonín Fejfar, CSc. (člen)cs
but.defencePo otázkách oponenta bylo dále diskutováno: Typy aktivačních funkcí. Student na otázky odpověděl.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programFyzikální inženýrství a nanotechnologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKépeš, Erikcs
dc.contributor.authorDvořák, Tomášcs
dc.contributor.refereeVrábel, Jakubcs
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractTato 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.cs
dc.description.abstractThis 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.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationDVOŘÁK, T. Korekce kalibračních modelů spektroskopie laserem indukovaného plazmatu při změně ablačních energií [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.cs
dc.identifier.other150068cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/211862
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectSpektroskopie laserem buzeného plasmatucs
dc.subjectTransfer Learningcs
dc.subjectFine-Tuningcs
dc.subjectMLPcs
dc.subjectAblační energiecs
dc.subjectLaser Induced Breakdown Spectroscpyen
dc.subjectTransfer Learningen
dc.subjectFine-Tuningen
dc.subjectMLPen
dc.subjectAblation Energyen
dc.titleKorekce kalibračních modelů spektroskopie laserem indukovaného plazmatu při změně ablačních energiícs
dc.title.alternativeCorrection of laser-induced breakdown spectroscopy calibration models for changing ablation energiesen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-23cs
dcterms.modified2023-06-26-08:29:17cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid150068en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 08:17:55en
sync.item.modts2025.01.17 10:53:32en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav fyzikálního inženýrstvícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.08 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_150068.html
Size:
9.77 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_150068.html
Collections