Рецензия на выпускную квалификационную работу   Токарева Романа Андреевича   «Метод идентификации веществ по их спектрам»   Выпускная квалификационная работа Токарева Р. А. посвящена вопросам разработки процедуры идентификации древесины по ее спектрам облучения в различных оптических диапазонах, что является актуальным. В работе представлен анализ существующих методов спектрального анализа древесины на основе сравнения абсолютных значений и первых производных с эталонными данными, который может не очень подходить при оперативной идентификации породы древесины. В работе предлагается провести предварительную обработку данных спектроскопии с целью удаления шумов с использованием метода главных компонентов и линейного дискриминантного анализа, а потом произвести классификацию обработанных данных с помощью нейронной сети. В работе дано описание алгоритма метода главных компонентов и приведены результаты его применения к исходным спектрограммам для различных пород древесины. Для уменьшения количества признаков исходных данных для дальнейшего применения нелинейного алгоритма классификации в работе используется линейный дискриминантный анализ. Для классификации древесины разработана нейронная сеть, устроенная по типу многослойного персептрона с одним скрытым слоем. Реализована перекрестная проверка разделением на обучающее, валидационное и тестовое множества. Тестовая реализация проводилась в среде MATLAB, а после подтверждения хорошей работы всех алгоритмов в задаче классификации древесины по ее спектрограммам была выполнена реализация на языке С++. Приведены результаты вычислительных экспериментов для выбора количества главных компонентов и количества нейронов скрытого слоя, а также график средней энергии ошибки за одну эпоху обучения, показывающий ее уменьшение с увеличением количества итераций. Сделаны правильные выводы о возможности использования разработанного подхода к классификации и других материалов, не только древесины. Выпускная квалификационная работа показывает хорошие познания автора в области обработки спектральных данных в задачах идентификации и классификации, а также позиционирует его как хорошего программиста. В результате ознакомления с дипломной работой следует сделать замечание: 1. не ясно, почему достаточно в нейронной сети одного скрытого слоя для решения поставленной задачи; Несмотря на сделанные замечания, оцениваю выпускную квалификационную  работу на отлично.   Рецензент, профессор кафедры информационных систем, доктор физико-математических наук		     		       Матросов А.В.