Kemometrijska klasifikacija psihoaktivnih uzoraka

diplomski rad

• Naslov (engleski): Chemometric classification of psychoactive samples
• Autor: Petra Tominac
• Mentor: Tomislav Bolanča (mentor)
• Član povjerenstva: Tomislav Bolanča (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Šime Ukić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Lidija Furač (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije; Zagreb
• Datum i država obrane: 2019-09-17, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: PRIRODNE ZNANOSTI; Kemija

Sažetak

U ovom radu provedena je klasifikacija uzoraka opojnih droga upotrebom umjetnih neuronskih mreža. Za potrebe istog, najprije je provedena optimizacija mreža: određen je tip mreže, broj neurona u skrivenom sloju, te aktivacijska i funkcija za treniranje. Najboljim se pokazao višeslojni linearni perceptron s 12 neurona u skrivenom sloju, tangens hiperbolnom aktivacijom, treniran funkcijom konjugiranog gradijenta uz visku točnost od 84,93% ispravnog predviđanja na nezavisnom (vanjskom) setu varijabli. Umjetne neuronske mreže pokazale su se kao brz i pouzdan alat kojim može ostvariti kvalitetna klasifikacija uzoraka opojnih droga te kao takve sigurno imaju svijetlu perspektivu u rasvjetljavanju kriminalnih djelatnosti vezanih uz transfer opojnih droga.

Sažetak (engleski)

The classification of samples of narcotic drugs using artificial neural networks is shown in this paper. For the same purpose, network optimization was first implemented: a network type was determined, a number of neurons within the hidden layer, also an activation and training functions were determined. The best solution is multilayer linear perceptron with 12 neurons within the hidden layer, with tangent hyperbolic activation function, trained with conjugated gradient function in the high accuracy of 84.93% of the correct prediction on the independent (external) set of variables. Artificial neural networks have proven to be a fast and reliable tool that can achieve a high-quality classification of narcotic drugs samples and certainly have a bright perspective on the illicit trafficking of narcotic drugs.

• Ključne riječi: umjetne neuronske mreže; klasifikacija podataka; opojne droge
• Ključne riječi (engleski): artificial neural networks; data classification; narcotics
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:149:038820
• Studijski program: Naziv: Primijenjena kemija; smjerovi: Kemija u zaštiti okoliša i izvori energije, Specifični materijali i napredne tehnologije, Primijenjena organska kemija; Smjer: Primijenjena organska kemija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra primijenjene kemije (mag. appl. chem.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup; Datum isteka embarga: 2024-09-30
• Datum i vrijeme pohrane: 2022-02-27 17:49:41