Том 38, номер 12, статья № 4

Аннотация:

Представлена усовершенствованная интернет-доступная экспертная система СЛОН для анализа молекулярных спектров высокого разрешения, разработанная в лаборатории молекулярной спектроскопии Института оптики атмосферы СО РАН. Экспертная система основана на использовании модели нейронной сети, способной самостоятельно принимать решения при анализе комбинационных разностей, образованных группами переходов молекул с различных вращательных подуровней основного состояния на одно и то же возбужденное колебательно-вращательное состояние. Усовершенствован набор признаков, по которым нейронная сеть отличает правильный вариант комбинационной разности от случайных реализаций. Сняты ограничения на размер анализируемого спектра. Формат используемых баз данных теперь универсален и позволяет расширить класс исследуемых молекул. Современный многоплатформенный (multy-platform) пользовательский интерфейс позволяет собирать данную программу для систем Windows и Linux. Описаны принципы работы, опыт эксплуатации и очерчены перспективы развития созданной экспертной системы.

Ключевые слова:

колебательно-вращательные спектры, автоматическая идентификация, нейронная сеть, эффективный гамильтониан, дипольный момент

Иллюстрации:

Список литературы:

1. Герцберг Г. Колебательно-вращательные спектры многоатомных молекул. M.: Изд-во иностранной литературы, 1949, 403 с.
2. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / пер. с англ. М.: Вильямс, 2008. 1103 c.
3. Щербаков А.П. Применение методов теории распознавания образов для идентификации линий в колебательно-вращательных спектрах // Оптика атмосф. и океана. 1997. Т. 10, № 8. C. 947–958.
4. Быков А.Д., Науменко О.В., Пшеничников А.М., Синица Л.Н., Щербаков А.П. Экспертная система для идентификации линий в колебательно-вращательных спектрах // Опт. и спектроскоп. 2003, Т. 94, № 4, С. 580–589.
5. Айзерман М.А., Браверман Э.И., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в задачах обучения машин. М.: Наука, 1970. 384 с.
6. Левин Л.Л. Введение в теорию распознавания образов: учеб. пособие. Томск: ТГУ, 1982, 2004, 2008. 97 с.
7. Невельсон М.Б., Хасьминский Р.З. Стохастическая аппроксимация и рекурентное оценивание. М.: Наука, 1972. 304 c.
8. Papousek D., Aliev M.R. Molecular vibrational and rotational spectra // Studies in Physical and Theoretical Chemistry. 1982. V. 17. P. 324.
9. Watson J.K.G. Determination of centrifugal distortion coefficients of asymmetric top molecules // J. Chem. Phys. 1967. V. 46. P. 1935–1948. DOI: 10.1063/1.1840957.
10. Graffi S., Grecchi V., Turchetti G. Summation method for the peturbation series of generalized anharmonic oscillator // IL Novo Cimento. 1971. V. 4B, N 2. P. 313–340. DOI: 10.1007/BF02728240.
11. Starikov V.I., Tashkun S.A., Tyuterev Vl.G. Description of vibration-rotation energies of nonrigid triatomic molecules using generating function method // J. Mol. Spectrosc. 1992. V. 151. P. 130–147. DOI: 10.1016/0022-2852(92)90010-L.
12. Tyuterev Vl.G., Starikov V.I., Tashkun S.A., Mikhailenko S.N. Calculations of rotation energies of water molecule using the generating functions model // J. Mol. Spectrosc. 1995. V. 170. P. 38–58.
13. Simon B. Large orders and surability of eigenvalue peturbation theory: A mathematical overview // Int. J. Quant. Chem. 1982. V. XXI. P. 3–25. DOI: 10.1002/qua.560210103.
14. Polyansky O.L. One-dimensional approximation of effective rotational Hamiltonian of the ground state of the water molecule // J. Mol. Spectrosc. 1985. V. 112. P. 79. DOI: 10.1016/0022-2852(85)90193-6.
15. Barber R.J., Tennyson J., Harris G.J., Tolchenov R.N. A high-accuracy computed water line list // Mon. Not. R. Astron. Soc. 2006. V. 368. P. 1087–1094. DOI: 10.15372/AOO20240501.
16. Camy-Peyret C., Flaud J.-M. Vibration-rotation dipole moment operator for asymmetric rotors // Molecular Spectroscopy: Modern Research / K. Narabari Rao (ed.). New York: Academic Press, 1985. V. III. P. 278–310.
17. The SPCAT and SPFIT Programs from H.M. Pickett. URL: https://spec.jpl.nasa.gov (last access: 08.08.2025).
18. Western C.M., Billinghurst B.E. Automatic and semiautomatic assignment and fitting of spectra with PGOPHER // Phys. Chem. Chem. Phys. 2018. V. 21. DOI: 10.1039/C8CP06493H.
19. Licari D., Tasinato N., Spada L., Puzzarini C., Barone V. VMS-ROT: A new module of the virtual multifrequency spectrometer for simulation, interpretation, and fitting of rotational spectra // J. Chem. Theory Comput. 2017. V. 13. P. 4382–4396. DOI: 10.1021/acs.jctc.7b00533.
20. Zaleski D., Prozument K. Automated assignment of rotational spectra using artificial neural networks // J. Chem. Phys. 2018. V. 149, N 9. P. 104106. DOI: 10.1063/1.5037715.
21. Tolchenov R.N., Naumenko O., Zobov N.F., Shirin S.V., Polyansky O.L., Tennyson J., Carleer M., Coheur P.-F., Fally S., Jenouvrier A., Vandaele A.C. Water vapour line assignments in the 9250–26000 cm^-1 frequency range // J. Mol. Spectrosc. 2005. V. 233, N 1. P. 68–76. DOI: 10.1016/j.jms.2005.05.015.
22. Voronin B.A., Naumenko O.V., Carleer M., Coheur P.-F., Fally S., Jenouvrier A., Tolchenov R.N., Vandaele A.C., Tennyson J. HDO absorption spectrum above 11500 cm^-1: Assignment and dynamics // J. Mol. Spectrosc. 2007. V. 244. P. 87–101. DOI: 10.1016/j.jms.2007.03.008.
23. Lukashevskaya A.A., Kassi S., Campargue A., Perevalov V.I. High sensitivity cavity ring down spectroscopy of the 2n₁ + 3n₂ + n₃ band of NO₂ near 1.57 mm // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2017. V. 200. P. 17–24. DOI: 10.1016/j.jqsrt.2017.05.017.
24. Lukashevskaya A.A., Kassi S., Campargue A., Perevalov V.I. High sensitivity cavity ring down spectroscopy of the 4n₃ band of NO₂ near 1.59 mm // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2017. V. 202. P. 302–307. DOI: 10.1016/j.jqsrt.2017.07.024.
25. URL: https://cloud.iao.ru/index.php/s/TrLNjTXnBzaFypH. Доступ по паролю: Slon2025.