Регуляризация параллельного факторного анализа (PARAFAC): новый подход к определению групп флуорофоров в спектрах флуоресценции природных вод

   Параллельный факторный анализ PARAFAC широко используется применительно к спектрам флуоресценции возбуждение/испускание для отслеживания движения водных масс, а также изучения сезонного изменения состава и содержания растворенного органического вещества. Стадия выбора числа компонент — одна из наиболее сложных при использовании факторного анализа. Широко используемый метод анализа нагрузок при разбиении исходного набора на половины во многих случаях не позволяет определить наилучшую модель из-за близости их статистических оценок. Поскольку применение регуляризации со штрафом за сумму модулей параметров имеет свойство приводить к разреженным решениям, в которых часть коэффициентов равна нулю, применение этого подхода позволяет выбирать те переменные, которые несут полезную информацию. Предложена процедура выбора числа компонент при выполнении параллельного факторного анализа спектров флуоресценции с использованием штрафа за 1- и 2-нормы решения.

1. F. F. Hartline. Science, 203, N 4387 (1979) 1330—1331

2. K. R. Murphy, C. A. Stedmon, D. Graeber, R. Bro. Anal. Methods, 5, N 23 (2013) 6557

3. L. Yang, J. Hur, W. Zhuang. Environ. Sci. and Poll. Res., 22, N 9 (2015) 6500—6510

4. J. Christensen, E. M. Becker, C. S. Frederiksen. Chemom. and Intell. Lab. Systems, 75, N 2 (2005) 201—208

5. T. J. Battin, S. Luyssaert, L. A. Kaplan, A. K. Aufdenkampe, A. Richter, L. J. Tranvik. Nature Geoscience, 2, N 9 (2009) 598

6. N. Carr, C. E. Davis, S. Blackbird, L. R. Daniels, C. Preece, M. Woodward, C. Mahaffey. Progress in Oceanography, 177 (2019)

7. Y. Yamashita, R. Jaffé. Environ. Sci. Technol., 42, N 19 (2008) 7374—7379

8. S. A. Walker, R. M. W. Amon, C. Stedmon, S. Duan, P. Louchouarn. J. Geophys. Res.: Biogeosci., 114, № G4 (2009)

9. А. Н. Тихонов. Докл. АН СССР, 151, № 3 (1963) 501—504

10. E. Acar, D. M. Dunlavy, T. G. Kolda. J. Chemometrics, 25, N 2 (2011) 67—86

11. И. Н. Крылов, И. В. Селивестрова, Т. А. Лабутин. Журн. прикл. спектр., 90, № 1 (2023) 90—96

12. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, Springer Texts in Statistics, New York, Springer US (2021)

13. L. Breiman. Technometrics, 37, N 4 (1995) 373—384

14. J. R. Lakowicz. Principles of Fluorescence Spectroscopy, 3, Springer US (2006)

15. R. Bro. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 38, N 2 (1997) 149—171

16. R. H. Byrd, P. Lu, J. Nocedal, C. Zhu. SIAM J. Sci. Comp., 16, N 5 (1995) 1190—1208

17. I. N. Krylov, T. A. Labutin. Spectrochim. Acta Part A: Mol. and Biomol. Spectrosc., 293 (2023) 122441

18. R. Bro, Å. Rinnan, N. (Klaas) M. Faber. Chemom. and Intell. Lab. Systems, 75, N 1 (2005) 69—76

19. I. N. Krylov, A. N. Drozdova, T. A. Labutin. Chemom. and Intell. Lab. Systems, 207 (2020) 104176

20. P. C. Hansen. SIAM Rev., 34, N 4 (1992) 561—580

21. P. G. Coble. Chem. Rev., 107, N 2 (2007) 402—418