chớnh xỏc định đồng thời cỏc chất.
Khi phõn tớch hồi quy đa biến bằng phương phỏp mạng nơron nhõn tạo, ma trận số liệu đầu vào càng lớn, tức là tập số liệu đầu vào chứa càng nhiều thụng tin thỡ kết quả thu được ở đầu ra càng gần với giỏ trị thực. Tuy nhiờn, khi số liệu quỏ lớn làm cho thời gian luyện mạng lớn hơn, cú thể làm quỏ trỡnh luyện mạng lặp lại
nhiều lần và gõy nờn sai số lớn. Phương phỏp phõn tớch cấu tử chớnh thường được sử dụng trước để giảm kớch thước của tập số liệu mà khụng làm mất đi lượng thụng tin chứa trong tập số liệu đú.
Phương phỏp mạng nơron nhõn tạo kết hợp với phõn tớch thành phần chớnh thường gồm cỏc bước như sau:
- Bước 1: Xỏc định tập dữ liệu cần phõn tớch. Đối với phương phỏp trắc quang thỡ tập dữ liệu phõn tớch sẽ là ma trận độ hấp thụ quang (p dung dịch chuẩn x n bước súng) và ma trận nồng độ mẫu phõn tớch (p mẫu phõn tớch, m cấu tử, ).
- Bước 2: Dựng phương phỏp phõn tớch thành phần chớnh (PCA) để giảm kớch thước tập dữ liệu ban đầu. Sau khi tớnh toỏn tổng phương sai tớch lũy để chỉ ra số PC chớnh, thỡ giỏ trị PCAScore là tập dữ liệu ảo (k x n) trong đú k < m. được sử dụng để làm dữ liệu của lớp nhập.
- Bước 3: Sử dụng ma trõn dữ liệu ảo (k x n) làm dữ liệu đầu vào của mụ hỡnh mạng nơron nhõn tạo và ma trận nồng độ (m x p) làm dữ liệu đầu ra của mụ hỡnh mạng nơron nhõn tạo.
* Ứng dụng PCR- ANN trong húa phõn tớch
Nhúm tỏc giả [26 ] đó phõn tớch đồng thời thioxianat và sunfua bằng phương phỏp phõn tớch động học trắc quang sử dụng dóy cỏc trị riờng (eigenvalue) và sắp xếp cỏc hệ số tương quan (correlation ranking) trong phõn tớch thành phần chớnh và mạng nơron nhõn tạo. Phương phỏp xỏc định ion thioxianat trong khoảng
nồng độ 60 – 700 ng.ml-1 và ion sunfua trong khoảng nồng độ 20 -400 ng.ml-1 và
dựng để phõn tớch cỏc mẫu nước mỏy, nước ngầm và nước sụng. Phương phỏp phõn tớch thành phần chớnh với thuật toỏn SVD được sử dụng để giảm kớch thước của tập số liệu, từ 301 giỏ trị ban đầu thuật toỏn giảm xuống chỉ cũn 5 cấu tử (PC), đú cũng là số cấu tử của nỳt nhập trong mạng nơron nhõn tạo. Hai phương phỏp được lựa chọn để tỡm số cấu tử thớch hợp là sắp xếp cỏc cấu tử theo eigenvalue hoặc theo sự tương quan. Cỏc PC được thay đổi từ 1 -8 để dựng trong nỳt nhập của mạng ANN, cựng cỏc thụng số khỏc để thiết lập mụ hỡnh PC – WNN tối ưu. Mụ hỡnh CR-PC-WNN đạt sai số tương đối là 5,6% và EV-PC-WNN đạt sai số là 6,8%.
Tỏc giả [25] đó sử dụng phương phỏp PC-ANN để phõn tớch đồng thời lượng vết Zr(IV) và Hf(IV) trong cỏc mẫu nước sụng và nước thải nhà mỏy. Mụ hỡnh được
Zr(IV), và 0,2 – 7,0 àg.ml-1 Hf(IV) với 23 mẫu học và 20 mẫu kiểm tra. Ma trận score và ma trận loading được tớnh toỏn bằng thuật toỏn SVD, đú là 1 trong cỏc phương phỏp phõn tớch thành phần chớnh.
Phương phỏp mạng nơron nhõn tạo kết hợp với phõn tớch thành phần chớnh cũn được sử dụng để xỏc định đồng thời 4 dạng phenol ( phenol, 2-Clo phenol, 3- Clo phenol và 4-Clo phenol) dựa trờn sự oxi húa với N,N-đietyl-p-phenyl điamin
trong sự cú mặt của Fe(CN)63+ trong khoảng nồng độ từ 0,1-7,0 μg/ml. Tỏc giả
[36] đó sử dụng phương phỏp phõn tớch thành phần chớnh để giảm kớch thước tập dữ liệu động học trắc quang đo ở 680nm và sử dụng mạng nơron 3 lớp với giải thuật lan truyền ngược để luyện mạng. Mụ hỡnh PC-ANN tối ưu thu được cho phộp phõn tớch định lượng 4 hợp chất trờn với sai số tương đối nhỏ hơn 5%.
Phương phỏp PC-ANN cũn được ỏp dụng để phõn tớch đồng thời antipyriien và caffeine citrate trong thuốc [48] với 43 mẫu học, 20 mẫu luyện mạng và 10 mẫu kiểm tra. Phộp phõn tớch được tiến hành trong vựng hồng ngoại gần với bước súng 1100nm đến 2500nm. Cỏc mẫu kiểm tra cho giỏ trị sai số tương đối chuẩn từ 1,489 đến 2,611%.