|
|
|
Аннотация: Для оптимизации материалов часто используются методы частных наименьших квадратов (Partial Least Squares, PLS) и искусственных нейронных сетей с обратной связью (Back Propagation Artificial Neural Network, BP-ANN), однако, метод опорных векторов (Support Vector Machine, SVM) не пользуется популярностью. В данной работе представлен метод регрессии опорных векторов (Support Vector Regression, SVR) для машинного обучения, применяемый для контроля холодной обработки сиалоновой керамики с хорошими результатами. |
Источник: Tutorial on the fitting of kinetics models to multivariate spectroscopic measurements with non-linear least-squares regression |
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems |
 |
.
Аннотация: С развитием современного методов измерения становится актуальной разработка алгоритмов анализа больших объемов данных. В данном руководстве подробно рассмотрен метод "настройки" (fitting) химической модели, основанной на кинетике процесса, для спектроскопических измерений: от постулирования модели и вывода основных дифференциальных уравнений до получения концентрационных профилей и вычисления констант скорости с использованием нелинейной регрессии. |
Источник: Tutorial on the fitting of kinetics models to multivariate spectroscopic measurements with non-linear least-squares regression |
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems |
|
.
Аннотация: Представлен метод контроля и оптимизации процессов. Метод оптимизации основан на применении проекций на латентные структуры (project on latent structures, PLS) и вычислении простых интервалов (simple interval calculation methods). Предложенный подход проиллюстрирован на примере реальных данных. |
Источник: Process control and optimization with simple interval calculation method |
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems |
|
.
.
Аннотация: Данные по составу почв, орошаемых сточными водами, были проанализированы двух- и трехмерным методом главных компонент (principal component analysis, PCA). Был исследован состав различных слоев почвы и подвижность компонентов в слоях почвы. |
Источник: Multi-way data analysis of soils irrigated with wastewater–A case study |
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems |
|
.
Аннотация: На нашем сайте открылся новый раздел, посвященный решению задач по статистике. Описывается алгоритм решения, приведены примеры расчетов. |
Источник: |
Статистика в аналитической химии |
|
.
Аннотация: Для усовершенствования метода ортогональной коррекции сигнала (orthogonal signal correction, OSC) предложен метод гребневой оценки ортогональной коррекции сигнала (ridge estimated OSC, REOSC). Метод позволяет преобразовать исходные данные, удалив из них все несоответствующие (irrelevant) переменные, нарушающие модель проекций на латентные структуры (projection onto latent structures, PLS) и оставив только информацию, относящуюся к количественной взаимосвязи структура-активность (quantitative structure-activity relationship, QSAR). Предложенный подход опробован на изучении ингибирования циклооксигеназы-2 (cyclooxygenase-2 inhibitors) методом PLS-моделирования. |
Источник: Ridge estimated orthogonal signal correction for data preprocessing prior to PLS modeling: QSAR studies of cyclooxygenase-2 inhibitors |
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems |
|
.<< предыдущая страница следующая страница >>
Архив новостей за 2005 год
|
|
|
