Статьи на зарубежных сайтах

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

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.

Ссылки по теме: * Оценка колебаний гетероскедастичных погрешностей измерения
* Использование содержательных и формальных моделей для классификации медицинских...
* Определение характеристик турецкой бутилированной воды с использованием методов...

Источник: Artificial neural networks based on principal component analysis input selection for quantification in overlapped capillary electrophoresis peaks

Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems

23 декабря 2005

Список статей