Düşük Sükroz Derişimlerinin Görünür Bölge Spektroskopisi ve Yapay Sinir Ağları ile Kestirimi

Abstract

Çalışmamızda, immobilize altın nanoparçacıkların lokalize plazmon rezonans özelliği kullanılarak görünür bölge spektroskopisi ile düşük sükroz derişimli çözeltilerde hassas derişim kestirimi amaçlanmıştır. Elde edilen spektrum verisi ile çeşitli yapay sinir ağları (YSA) eğitilerek çözelti sükroz derişimi kestirilmiştir. MATLAB YSA araç kutusu kullanılmış, farklı girdi boyutları ve farklı gizli katman sayılarının sonuca etkisi irdelenmiştir. Spektrumların tepe noktası yerine tüm spektrumu kullanmanın sonuçları iyileştirdiği görülmüştür.

Low sucrose concentrations in solutions is estimated by means of localized surface plasmon resonance of immobilized gold nanoparticles. The ultraviolet-visible spectra (UV-Vis) of samples with different sucrose concentrations were prepared and used to train artificial neural networks. In our study, MATLAB Neural Networks Toolbox was used and effect of different input sizes and network structures on the estimation accuracy is investigated. It is observed that using complete spectrum instead of peak point results in higher accuracy.