Статистика в аналитической химии - архив новостей

добавить в закладки

Разделы
	главная архив словарь рассылка таблицы карта сайта наша кнопка обратная связь

Архив:
2006 2005

Опыт применения многомерного статистического анализа к промышленным данным процесса выпечки хлеба Leo H. Chiang, Riccardo Leardi, Randy J. Pellc and Mary Beth Seasholtz Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems (статья находится в печати)	26 декабря 2005, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
Аннотация: В данной работе проведено детальное сравнение двух методов развертки (unfolding) данных и метода Tucker3. Были использованы данные процесса ферментации компании The Dow Chemical в San Diego. Было показано, что три рассматриваемых метода дополняют друг друга и могут использоваться для анализа процессов.
Источник: Industrial experiences with multivariate statistical analysis of batch process data	Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

.

Применение метода ортогональных проекций к реакционным процессам с неполным рангом C.J. Xu, S. Gourvénec, Y.Z. Liang and D.L. Massart Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems (статья находится в печати)	26 декабря 2005, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
Аннотация: Метод ортогональных проекций (orthogonal projection approach, OPA) применялся для мониторинга процесса выпечки хлеба. Однако, вследствие наличия реакционного равновесия между реагентами и продуктами стандартный вариант OPA не работает из-за неполного ранга матрицы. Предложен подход для разрешения данных с неполным рангом. Преимущества метода продемонстрированы на реальной выборке промышленных данных.
Источник: Using orthogonal projection approach (OPA) for rank-deficient reaction processes	Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

.

Байесовский анализ конформации циклических молекул методом обратимого скачка MCMC Kim Nolsoe, Mathieu Kessler, José Pérez, Henrik Madsen Journal of Chemometrics (статья находится в печати)	26 декабря 2005, Journal of Chemometrics
Аннотация: В данной статье рассматривается проблема классификации конформаций молекул на основе экспериментальных данных анализа кристаллической структуры. Сформулирована модель механизма генерации данных, которая заключается в многомерной модели комбинаций. Было сделано предположение о компонентах и соотношениях в Байесовской структуре с применением цепи Маркова метода Монте-Карло алгоритма обратимого скачка (Markov chain Monte Carlo (MCMC) reversible jump algorithm) для получения образцов последующего распределения. Предложенный метод протестирован на модельных данных и реальных данных по структурам циклооктана.
Источник: Bayesian conformational analysis of ring molecules through reversible jump MCMC	Journal of Chemometrics

.

Искусственные нейронные сети основанные на выборе ввода методом главных компонент для количественного анализа перекрывающихся пиков капиллярного электрофореза Yaxiong Zhang, Hua Lia, Aixia Hou and Josef Havel Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems (статья находится в печати)	23 декабря 2005, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
Аннотация: Исследовано применение трех различных типов искусственных нейронных сетей (artificial neural networks ANN), основанных на выборе ввода методом главных компонент для количественного анализа перекрывающихся пиков мицеллярного электрокинетического капиллярного электрофореза (electrokinetic capillary chromatography, MECC). Было показано, что выбор ввода (input selection), основанный на анализе главных компонент (principal component analysis, PCA) позволяет повысить точность количественного анализа в случае полного и частичного перекрывания электрофоретических пиков.
Источник: Artificial neural networks based on principal component analysis input selection for quantification in overlapped capillary electrophoresis peaks	Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

.

Анализ трех- и четырехмерных данных с использованием многомерного разрешения кривых - переменных наименьших квадратов с глобальным многомерным кинетическим сглаживанием Ernst Bezemer and Sarah C. Rutan Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems (статья находится в печати)	23 декабря 2005, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
Аннотация: В данной статье продемонстрирован новое применение алгоритма переменных наименьших квадратов (alternating least squares, ALS) для разрешения трех- и четырехмерных данных. Наряду с модельными данными были исследованы реальные кинетические данные, полученные методом жидкостной хроматографии с детектированием диодным массивом (liquid chromatography with diode array detection, LC-DAD) и УФ и видимой спектроскопии. При этом проводилось не только оценка спектров компонентов, но одновременно оценивались константы скорости для каждой стадии реакции при различных условиях эксперимента с помощью глобального кинетического анализа (global kinetic analysis).
Источник: Analysis of three- and four-way data using multivariate curve resolution-alternating least squares with global multi-way kinetic fitting	Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

.

Разрешение двумерных хроматографических данных методом сканирования слоев Yunpeng Qi, Yutian Wu, Yunlong Song, Yifeng Chai, Guorong Fan and Feng Lu Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems (статья находится в печати)	23 декабря 2005, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
Аннотация: В данной работе метод сканирования слоев (slice-scan, SS) был использован для разрешения хроматографических данных путем сканирования двумерных данных в каждой точке хроматограммы (при фиксированном времени удерживания). Таким образом был получен соответствующий "спектральный слой". Затем, посредством конволюционного преобразования (convolution transformation) спектральный слой может быть преобразован в сотни конволюционных спектров, что позволяет разрешать перекрывающиеся хроматографические пики. Эффективность метода продемонстрирована на примере трехкомпонентной смеси лекарств хинолонового ряда (Enoxacin, Norfloxacin, Ciprofloxacin).
Источник: Resolution of hyphenated two-way chromatographic data using the slice-scan method	Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

.

Свойства влияния трилинейной регрессии проекций на латентные структуры Sven Serneels, Paul Geladi, Maarten Moens, Frank Blockhuys, Pierre J. Van Espen Journal of Chemometrics (статья находится в печати)	19 декабря 2005, Journal of Chemometrics
Аннотация: В статье представлен алгоритм для вычисления функции влияния трилинейной регрессии проекций на латентные структуры (trilinear partial least squares regression, tri-PLS regression). На основе этой функции была предложена квадратичная оценка влияния индивидуальных образцов на калибровку и предсказание. Применимость квадратичной оценки проиллюстрирована на примере различных выборок данных, ранее представленных в литературе. Было показано, что функция влияния позволяет сделать оценку предсказательной способности модели.
Источник: Influence properties of trilinear partial least squares regression	Journal of Chemometrics

.следующая страница >>

Реклама

Использование материалов сайта разрешается только при наличии текстовой гиперссылки на этот сайт.
Статистика в аналитической химии copyright © 2005-2006