În această lucrare discutăm teoria utilizată în proiectarea unui set de instrumente de analiză SW a semnăturilor luminomorfice (LSAT).
Pe lângă faptul că oferă o funcționalitate de bază, aplicația software permite optimizări specifice datorită designului său modular și personalizabil.
Pentru a promova utilizarea sa și a inspira contribuții viitoare, LSAT este disponibil gratuit. Prin utilizarea unei rețele neuronale auto-supravegheate și a algoritmilor de învățare automată, LSAT oferă o interfață ușor de utilizat, având în același timp o documentație amplă.
Experimentele demonstrează că LSAT îmbunătățește activitățile de traducere a datelor semnăturilor luminomorfice în spectrograme utilizabile.
Prin funcțiile matematice furnizate, LSAT validează neliniaritatea întâlnită în procesul de conversie a datelor, asigurând în același timp performanțe ridicate ale algoritmilor de prognoză.
Volumele mari de date au fost prelucrate folosind algoritmi de inteligențăa artificială şi învăţare automată din ARXDE™.