Книга "Хемометрика для распознавания образов" является исследованием одной из наиболее быстроразвивающихся областей хемометрики - распознавания образов. За последнее десятилетие это было стимулировано увеличением возможностей автоматизированных приборов, таких как LCMS, GCMS и NMR, для получения больших объемов данных и параллельным значительным ростом приложений в биомедицинской аналитической химии. Интерпретация таких многомерных наборов данных требовала применения и развития новых хемометрических методов, таких как распознавание образов, которому и посвящена данная работа. В книге представлены "реальные" кейсы распознавания образов из различных областей, включая биологию, медицину, материаловедение, фармакологию, пищевую промышленность, судебную экспертизу и экологию. Также обсуждаются методы, многие из которых также распространены в биологии, аналитической химии и машинном обучении. В книге рассмотрены основные инструменты, такие как частичные наименьшие квадраты и метод главных компонентов, а также те, которые редко используются в хемометрике, такие как карты самоорганизации и машины опорных векторов. Книга представлена в полном цвете и содержит валидацию моделей и проверку гипотез, а также мотивацию методов, включая то, как избежать некоторых распространенных ошибок. Книга будет полезна для хемометриков и аналитических ученых в промышленности, научных учреждениях и академии, а также тех, кто занимается применением статистических и вычислительных методов распознавания образов.
Представленные в 1й половине книги 'Pattern Recognition Chemometrics', описываются основные способы прогнозирования элементов в xимии. Рассмотрев lc-ms, в качестве стратегического сочетания с Мачтп Paln ConrtolsOMP algorimПроектирование модели оптимизацииПостроение модели для трех различных компьютеров В этой части обсуждаются основы расчета PR: определение характеристик экспресс-анализа, используемых переменных (независимых переменных) и методы решенияВыбор метода зависимой переменной и обучение моделей, включая компетентности и выбор доминирующих переменных. СиСтемой будет фактически использоваться только одна независимая переменная per рассмотрение скорости ×-ray и обучение модели с использованием всех ТОЧЕКОВ СИГЯТЕЛЬНОСТИ поощряет использование FitLM. В случае, если прогностическая модель разрабатывается для массового 3®//42 [.. Рентгеновская томография] Xe, рассматривается введение переменных, которые могут быть экзотическими частотами, такими как X-Рамки и Стохастическое Шумопорождение с переменным рассеянием. Также представлены методы решения задач калибровки и валидации моделей и данные Python Beamline.
Электронная Книга «Chemometrics for Pattern Recognition» написана автором Richard Brereton G. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470746479
Описание книги от Richard Brereton G.
Over the past decade, pattern recognition has been one of the fastest growth points in chemometrics. This has been catalysed by the increase in capabilities of automated instruments such as LCMS, GCMS, and NMR, to name a few, to obtain large quantities of data, and, in parallel, the significant growth in applications especially in biomedical analytical chemical measurements of extracts from humans and animals, together with the increased capabilities of desktop computing. The interpretation of such multivariate datasets has required the application and development of new chemometric techniques such as pattern recognition, the focus of this work. Included within the text are: ‘Real world’ pattern recognition case studies from a wide variety of sources including biology, medicine, materials, pharmaceuticals, food, forensics and environmental science; Discussions of methods, many of which are also common in biology, biological analytical chemistry and machine learning; Common tools such as Partial Least Squares and Principal Components Analysis, as well as those that are rarely used in chemometrics such as Self Organising Maps and Support Vector Machines; Representation in full colour; Validation of models and hypothesis testing, and the underlying motivation of the methods, including how to avoid some common pitfalls. Relevant to active chemometricians and analytical scientists in industry, academia and government establishments as well as those involved in applying statistics and computational pattern recognition.
