Главный распознавание

В таких случаях следует проводить анализ явлений на основе вероятностно-статистических представлений, как в различных разделах физики и биологии. Сравнительно простые статистические методы, однако, не дают эффективных результатов из-за слишком большого количества переменных и, главным образом, неточности имеющихся данных. Как ясно из вышеизложенного, корреляционные методы, базирующиеся на гипотезе Гаммета—Тафта, обладают очень ограниченной способностью к экстраполяции их прогнозов за пределы узкого круга катализаторов, соединений и реакций. Можно ожидать, что современные более мощные методы статистического анализа, базирующиеся на математической теории распознавания, окажутся более эффективными. Аналогичные математические методы прогнозирования успешно применяются в медицине, геологии и метеорологии. [c.164]

В случае удачного выбора пространства параметров точки, принадлежащие одному классу, располагаются ближе друг к другу, чем точки, относящиеся к объектам разных классов. В таком случае каждому классу в пространстве параметров соответствует компактная область. Гипотеза компактности — одно из главных допущений при оценке применимости большинства алгоритмов распознавания образов. Если образы компактны, то дискриминационный анализ [100] позволит найти достаточно гладкую функцию, которая разделит пространство наблюдений на области. Сюда можно отнести [c.244]

Правила грамматики в основном возникают из априорного знания. Дедукция их из выборочного множества предложений (образов) в принципе возможна, но затруднительна, и поэтому не часто используется при распознавании образов. На практике применяют главным образом простые грамматики и процедуры разбора. Популярны двоичные деревья. [c.256]

I. Планирование изменения социально-квалификационной структуры коллектива. Главная задача данного подраздела плана — распознавание закономерностей развития коллектива и планомерное воздействие на изменение его структуры. [c.244]

В этой главе мы будем рассматривать главным образом измерение количеств химических веществ и роль градуировки в этом процессе. Процедуры иного рода (поиск в базах данных, распознавание образов), цель которых — получение качественной информации о химической природе веществ и которые также основаны на сравнении величин, мы рассмотрим позднее. [c.461]

Еще один способ предварительного преобразования данных — переход к новой системе координат. Это осуществляется методами главных компонент или факторного анализа. В результате векторы исходных данных представляют в виде комбинации некоторых новых ортогональных векторов. Эта процедура тесно связана с проблемой сокращения размерности — проекции многомерного массива исходных данных в подпространство с меньшим числом измерений. Она будет рассмотрена в следующем разделе, посвященном неконтролируемым методам распознавания образов. [c.521]

Для ускорения поиска можно использовать предварительную группировку данных. Для этой цели используют неконтролируемые методы распознавания образов — в частности, метод главных компонент, факторный анализ, кластерный анализ (ср. разд. 12.5.2) или метод нейронных сетей. Затем неизвестный спектр относят к одному из полученных классов. [c.590]

Одной из самых интригующих и перспективных задач современной науки является изучение механизма и движущих сил процессов, происходящих в живом организме. Решение этих проблем позволит перейти на качественно новый уровень развития фундаментальных и прикладных наук, таких как медицина, биотехнология и фармакология. В области химических наук толчком к началу исследования процессов молекулярного узнавания в биосистемах послужило открытие в конце бО-х годов искусственных молекул (краун-эфиров), способных к специфическому распознаванию других химических частиц. В последующие годы бурное развитие получил синтез соединений, способных к самоорганизации. На рубеже 80-90-х годов сформировалась новая область знаний, получившая название "супрамолекулярная химия". У ее истоков стоят работы трех нобелевских лауреатов 1987 года -Ч. Педерсена, Д. Крама и Ж.-М. Лена [1-3]. По определению Лена [4], супрамолекулярная химия - это химия межмолекулярных связей, изучающая ассоциацию двух и более химических частиц, а также структуру подобных ассоциатов. Она лежит за пределами классической химии, исследующей структуру, свойства и превращения отдельных молекул. Если последняя имеет дело главным образом с реакциями, в которых происходит разрыв и образование валентных связей, то объектами изучения супрамолекулярной химии служат нековалентные взаимодействия водородная связь, электростатические взаимодействия, гидрофобные силы, структуры "без связи". Как известно, энергия невалентных взаимодействий на 1-2 порядка ниже энергии валентных связей, однако, если их много, они приводят к образованию прочных, но вместе с тем гибко изменяющих свою структуру ассоциатов. Именно сочетание прочности и способности к быстрым и обратимым изменениям - характерное свойство всех биологических молекулярных структур нуклеиновых кислот, белков, ферментов. [c.184]

Электронный язык представляет собой аналитическое устройство для качественного и количественного анализа многокомпонентных растворов различной природы, состоящее из массива (набора) неспецифических (неселективных) химических сенсоров, обладающих перекрестной чувствительностью. Для обработки сигналов от данной мультисенсорной системы используются различные математические методы распознавания образов (искусственные нейронные сети, анализ по главным компонентам, нечеткая логика и т.п.). [c.713]

В криминалистике, например, метод анализа главных компонент используют при распознавании человеческих лиц. Сравнение текущих параметров лица производят по наиболее значимым собственным векторам путем анализа расхождений между текущим значением и имеющимися наборами данных, что существенно ускоряет идентификацию. [c.175]

В задачах распознавания в медицине (медицинская диагностика), а еще больше в задачах распознавания радиолокационных сигналов необходимо достижение очень высокой надежности прогнозов, поскольку ошибки в этих случаях связаны с тяжелыми последствиями. Вероятность правильности прогноза в указанных задачах требуется не ниже 99% или даже выше. В задачах о прогнозировании каталитической активности положение существенно иное. Машинные расчеты задач направлены на увеличение, по сравнению с чисто эмпирическим или интуитивным поиском, вероятности нахождения правильного решения и на экономию материальных и временных затрат для достижения поставленной цели. Результаты прогнозов обязательно должны подтверждаться экспериментальной проверкой, более того, они фактически дают только обоснование для постановки ряда исследований, связанных с разработкой промышленно пригодного катализатора. Таким образом, в практических задачах прогнозирования каталитической активности правильные прогнозы приносят чисто экономические выгоды за счет экономии средств на исследовательские работы и, главное, за счет возможности достижения экономического эффекта при реализации лучшего процесса в производстве. Ошибки в прогнозах приводят к потере этой возможности или только к увеличению расходов за счет увеличения объема и длительности поисковых исследований. Поэтому всякое повышение вероятности [c.102]

Для четкого распознавания первичных и вторичных реакций целесообразно считать первичными только продукты, образующиеся в результате начального разрыва связи углерод—углерод, за которым тотчас следует нейтрализация получающегося карбоний-иона. Несомненно, что такое представление о реакции далеко не точно, так как на основании скоростей реакций представляется чрезвычайно маловероятным, чтобы карбоний-ион, первично образующийся при крекинге, мог нейтрализоваться в результате рассмотренных выше в пп. 2 и 3 превращений еще до изомеризации его во вторичный или третичный ион. Однако если исходить из этого упрощенного представления, то очевидно, что первичные жидкие продукты каталитического крекинга не должны существенно отличаться от продуктов термического крекинга, хотя газообразные продукты каталитического крекинга состоят главным образом из углеводородов Сз и С4. Следовательно, чрезвычайно большое различие между конечными продуктами обоих процессов почти полностью объясняется вторичными реакциями. Важнейшие вторичные реакции, протекающие при каталитическом крекинге, обусловлены, разумеется, большим различием стабильности первичных, вторичных и третичных карбоний-ионов и реакционноспособности первоначально образовавшихся алкенов в присутствии сильнокислотных катализаторов крекинга. Хотя можно предполагать, что в совокупность всех подобных реакций в какой-то мере входят также образование и дальнейшие реакции карбоний-ионов, рассмотренные выше моменты дают основание считать важнейшими следующие вторичные реакции олефинов [c.140]

Как уже говорилось в начале этой главы, задача распознавания антигенов иммунной системой связана с тремя главными проблемами. Во-первых, как можно различить отдельные чужеродные антигены средн их практически бесконечного множества и обеспечить специфический ответ на большинство этих антигенов, даже если они присутствуют в низких концентрациях Во-вторых, как обеспечить соответствие иммунной реакции определенному классу внедрившегося антигена, чтобы можно было удалить его затем из организма И наконец, в-третьих, как избежать реакций на многочисленные собственные антигены организма [c.65]

Методы распознавания образов с помощью ЭВМ для быстрой идентификации компонентов сложных смесей, в том числе запахов и ароматов, были описаны Ченом [212]. Главной составной частью этого подхода является алгоритм сравнения, который сопоставляет компоненты двух смесей с помощью правила классификации по методу К ближайших соседей. Таким образом можно анализировать эфирные масла в составе парфюмерных образцов. [c.303]

Мы закончим этот раздел попыткой оценить действительный и потенциально возможный вклад исследования фенолов в таксономию и филогению растений. Рассмотрим сначала таксономию, которую мы определили выше как упорядоченное расположение растений в иерархической классификации, основанной на произвольно выбранных уровнях морфологического подобия. Изучение фенольных соединений может быть очень полезным для этой области но какие именно вещества оказались бы интересны, зависит от исследуемой группы растений и от таксономической шкалы, как отмечено выше. Если бы был проведен достаточно полный анализ растительного материала, то, несомненно, химические признаки можно было бы вместе с обычными морфологическими признаками использовать в системе классификации, что увеличило бы точность распознавания таксонов ). Однако на самом деле вклад химических исследований в систематику очень мал главным образом потому, что химическая информация является относительно скудной для эффективного включения ее в систему классификации, которая, несмотря на недостатки, основана на огромном количестве отдельных наблюдений и на принципе определения признаков у всех компонентов таксономических единиц. Это, конечно, серьезный аргумент в пользу программы, предложенной нами ранее в этой главе, а именно за сосредоточение усилий на таксономических единицах умеренной величины (родах или небольших семействах), о которых известно, что они химически гетерогенны и все еще представляют таксономические трудности. Однако необходимо повторить, что действительно удовлетворительными будут только определения исчерпывающие и, еще лучше, многократно повторенные. [c.98]

Данные табл. 1 очень хорощо согласуются с нащим предсказанием все межмолекулярные реакции дают преимущественно ара-продукты, в то время как единственная внутримолекулярная приводит, в основном, к о-нитроанилину, содержащему небольшое количество пара-изомера. Это позволяет с большим основанием утверждать, что ориентация продуктов может быть использована для распознавания механизма реакций этого вида межмолекулярный механизм должен давать, главным образом, пара-продукты, внутримолекулярный — в основном орго-продукты. [c.228]

Дискретный характер масс-спектров позволяет эффективно использовать ЭВМ для их автоматической обработки и интерпретации. В настоящее время принято выделять три основные группы методов автоматической идентификации органических соединений по спектрам низкого разрещения (см. монографии [17, 22] и обзорные статьи [77— 80]). Первую (главную) группу составляют методы библиотечного поиска, основанные на сопоставлении спектров неизвестных веществ с массивами данных, записанных в памяти ЭВМ. Методы второй группы ( самообучающиеся интерпретирующие алгоритмы) используют эмпирические или полуэмпирические корреляции масс-спектров и структуры. Третья группа — методы распознавания образов — предусматривает формализацию для ЭВМ закономерностей фрагментации органических соединений и традиционных способов их расшифровки. [c.97]

Отдельные качественные реакции были известны в глубокой древности. Качественный анализ сводился первоначально к распознаванию состава некоторых минералов по их свойствам. Количественный анализ зародился в виде так называе.мого пробирного искусства , заключавшегося главным образо.м в определении чистоты золота и серебра. [c.13]

Распознавание отравлений. Ценные данные для установления причины отравления часто дает ул е опрос потерпевшего. Но иногда он поступает в лечебное заведение в бессознательном состоянии, а еще чаще сам не имеет ясного представления о тех веществах, с которыми ему приходится работать. На соприкосновение со многими из этих соединений указывает желтовато-коричневое окрашивание рук (также лица вокруг рта и носа) и заметное, особенно у блондинов, красновато-коричневое окрашивание волос, главным образом спереди. Характерно, что эти пятна не смываются (так как они обусловлены ксантопротеиновой реакцией). [c.406]

Главное достоинство книги — очень простая форма изложения теории распознавания образов в применении к аналитическим задачам. В первую очередь рассмотрены такие проблемы, как масс-спектрометрический анализ органических веществ и установление брутто-формул и структурных формул соединений. Кроме того, обсуждены возможности анализа полярографических кривых и спектров ЯМР. Объем изложенного материала вполне достаточен для того, чтобы химик мог получить исчерпывающее представление о методах распознавания образов и смог работать в этой области. Конечно, при этом необходимо, чтобы химик владел искусством общения с ЭВМ хотя бы на уровне использования стандартных программ, а также был знаком с элементами регрессионного анализа и математической статистики. [c.6]

Исследования по распознаванию образов имеют и самостоятельную ценность независимо от их практической направленности. Главная задача исследований здесь заключается в следующем понять в общем, что нужно (например, в виде конструкции некоторого устройства), чтобы получить при восприятии такую же реакцию, как у человека. [c.10]

В литературе по распознаванию образов описаны разнообразные способы отбора признаков [1— 5]. Однако только некоторые из них были применены к химическим данным. Прежде всего это объясняется тем, что распознавание образов в массиве химических данных по характеру рассматриваемой информации носит непараметрический характер. Известные методы отбора признаков пригодны в основном для обработки таких совокупностей данных, функции распределения для которых либо уже известны, либо поддаются расчету. Например, анализ главных компонент получил широкое распространение в области распознавания образов, однако применительно к химическим данным его не используют, поскольку он пред- [c.108]

Рассматривавшиеся выше закономерности поглощения сопряженных хромофоров основаны главным образом на данных по соединениям, в которых обеспечивается копланарность хромофора. Естественно, что эти закономерности не пригодны для некопланарных формально-сопряженных систем, которые порой имеют спектральные характеристики, мало отличающиеся от таковых для систем с изолированными кратными связями. Это обстоятельство несомненно затрудняет выявление таких структур с помощью только УФ-спектра. Однако, если наличие сопряженного хромофора установлено независимо, наблюдение аномально низких для такого хромофора спектральных характеристик служит верным признаком некопланарности его. Структурные же особенности хромофора, обеспечивающие его некопланарность, как правило, не трудно предсказать. Укажем на несколько примеров распознавания некопланарных сопряженных хромофоров по, признаку заниженных (по Сравнению с планарной моделью) спектральных характеристик. / [c.69]

Однако замедление продвижения кибернетики на главных направлениях — разработке проблем искусственного интеллекта и распознавания образа — не может не навести на размышления. Невеселая шутка на эту тему, что при создании искусственного интеллекта нельзя обойтись без естественного, разумеется, должна быть признана уместной и принята, если можно, с добродушием. Американские тенденции прорыва грубой силой только за счет увеличения объема памяти машины и быстродействия не представляются панацеей. Даже если уметь и успевать решать все частные задачи одновременно, как предлагает Сатерленд в своей статье, то это все же не даст желаемого целого. Кроме того, пугало размеров или числа будто бы необходимых элементов, ниже которого невозможно решить задачи распознавания и связанные с нею задачи вспоминания по ассоциации, по-видимому, навязано извне и сильно преувеличено. Ганглии пчелы не обладают размерами мозга человека, однако успешно решают именно те задачи, которые мы пока еще не умеем передать машине. Если бы во времена изобретения корабля человек задумался над числом нейронов в теле рыбы, обеспечивающих ей успешное перемещение в воде, то создание корабля вызвало бы тогда те же сомнения, которые сегодня возникают по поводу создания думающей машины . [c.12]

Следующая проблема, которая должна быть решена при создании читающей машины, заключается в стандартизации знака, насколько это возможно. Одна из главных задач состоит в том, чтобы привести знак в стандартное положение. Это особенно существенно, если процесс распознавания состоит, в основном, в сопоставлении изображения знака в целом с другими знаками из набора имеющихся в машине. Аналоговая машина с ретиной может достичь стандартизации расположения знака путем переключения логических элементов схемы распознавания в различные положения на ретине , хотя это требует сложной системы электронных переключателей. [c.78]

Комплексообразование может также включать ионы, а не белки или липиды, но в этом случае отсутствие комплекса может быть источником проблем, поскольку многие белковые определяемые вещества содержат центры связывания двухвалентных катионов, и антитела, вьфащенные иа эти белки in vivo, могут распознавать конфигурацию, удерживаемую катионным комплексом (главным образом, Са + или Mg +) таким образом, в отсутствие этих катионов конформация может измениться, так что распознавание с антителом становится неэффективным и анализ терпит неудачу. [c.602]

Давайте пойдем в выяснении причин хирального распознавания немного дальше и зададим вопрос, возможно ли оно на основе только стерического соответствия Другими словами, могут ли быть созданы хиральные пустоты, допускающие преимущественное вхождение в них только одного из двух энантиомеров И хотя до сих пор еше не было создано никаких хиральных неподвижных фаз (ХНФ), действие которых было бы основано главным образом на эффекте стерического исключения из хиральных пустот (см. разд. 7.1.3), несколько недавно появившихся работ по использованию метода молекулярных отпечатков представляются весьма интересными в этом плане [2]. Идея состоит в том, чтобы создать жесткую хиральную полость в полимерной сетке таким образом, чтобы она была приемлемым окружением только для одного из двух энантиомеров. Другими типами ХНФ, в которых стерическое соответствие имеет первостепенное значение, являются фазы, действие которых основано на эффекте включения к числу таковых относятся, например, циклодекстриновые фазы и фазы, содержащие краун-эфиры. Эти фазы рассматриваются в гл. 7. [c.74]

В первой части настоящей книги были описаны основные характеристики главных групп природных пигментов. В предыдущих главах второй части обсуждались наиболее известные и понятные биологические функции этих пигментов, а именно окрашивание, улавливание света и распознавание цвета (зрение), а также улавливание энергии света в фотосинтезе. В этой последней главе объединены некоторые другие аспекты фотобиологии, описаны процессы, в которых природные пигменты играют важную роль. Здесь рассмотрены фоторецепторы, такие, как фитохром и флавины, которыми обладают растения и микроорганизмы, а также бактериородопсин, используемый для образования АТР у Haloba teria. [c.391]

При автоматизации контроля главное затруднение вызывает операция осмотра проконтролированной поверхности. Созданные для этой цели микропроцессорные системы распознавания дефектов недостаточно эффективны. Более простое решение проблемы — передача телевизионного изображения объекта контроля с рисунком индикаций. Это позволяет устранить облучение дефектоскопи-ста ультрафиолетовым светом. [c.70]

Анализ главных компонент (Prin ipal omponent Analysis - PGA) является полезной статистической процедурой, которую применяют в задачах распознавания образов и сжатия данных, в частности, при очень больших объемах анализируемых данных. [c.174]

Работами П. Медавара, начатыми в конце второй мнровон войны, было доказано, что отторжение гетеротрансплантанта при пересадке тканей и органов относится к функциям иммунитета, в результате чего сложилось более широкое понимание роли иммунной системы. В 1950 г. Ф. Бернет формулирует главную функцию иммунитета как распознавание своего и чужого , причем чужими считаются все слетки и молекулы, генетически не идентичные данному организму. [c.209]

Каждый элемент вектора представляет одну физически измеряемую величину. В фазе предварительной обработки измерения преобразуются различными способами при помощи математических методов, предназначенных для минимизации несущественной информации в первоначальных данных при сохранении достаточного объема информации, позволяющего провести распределение по классам образов. Часто преобразования позволяют усилить (выделить) те характеристики, которые могут быть наиболее полезны при классификации неизвестных величин. Иногда преобразования приводят к появлению новых характеристик, например, путем умножения каждого элемента вектора образа на весовой множитель или построения линейной комбинации первоначальных измерений. В других методах векторы образов могут быть объектом анализа главной компоненты разложения Карунена — Лоэва [129] для сжатия данных либо объектом преобразования Фурье или Адамара. Следующая, третья, стадия включает выбор наиболее полезных для классификации характеристик. Используя минимальное число характеристик, можно снизить стоимость классификации. Следовательно, на этой стадии необходимо исключить как можно больше характеристик, но без отрицательных последствий для качества классификации. Преобразованные образы классифицируются на конечной стадии процесса распознавания. На этом этапе используется классификатор для отнесения данных к классам, основанным на применении некоторого решающего правила. Классификации обычно всегда проводятся при рассмотрении положения образов в гиперпространстве, образованном с использованием каждой из характеристик в виде оси координат [130]. Наиболее [c.396]

Химическое сопротивление, как уже говорилось в гл. IV, является функцией света и температуры. Однако два эти фактора воздействуют на совершенно разные участки фотосинтетической химической системы. Скорости фотохимических реакций, как правило, почти не зависят от температуры общее количество образующихся в таких реакциях продуктов прямо пропорционально количеству поглощенного света, т. е. произведению интенсивности света на время. С другой стороны, скорости обычнык химических реакций (иногда называемых темповыми реакциями, потому что они не зависят от света) заметно изменяются с температурой, увеличиваясь обычно в 2—3 раза при каждом повышении температуры на 10° С (то же справедливо и для реакций, катализируемых ферментами, хотя и в более узких температурных пределах, зависящих от свойств данного фермента). Это отношение (отношение скорости при (0°+1О°) к скорости при 0°) называется температурным коэффициентом и обозначается через Ою- Отметим попутно, что Рю для таких физических процессов, как диффузия, равен приблизительно 1,1. Для фотохимических реакций, которые от температуры не зависят, Qio равен 1,0. Таким образом, величина Сю дает ключ к распознаванию типа исследуемого процесса, но только при условии, если у нас есть уверенность в том, что полученная в результате измерении величина не является усредненным значением Qlo для ряда процессов различных типов. При измерении скорости фотосинтеза -такое затруднение может встретиться. Обойти его удается в том случае, если сопротивление какой-либо из стадий процесса настолько велико по сравнению с сопротивлениями других стадий, что именно оно главным образом и лимитирует скорость всего процесса в целом. [c.195]

При иснользованни интерпретативных методов, как выяснилось, необходимо распознавание индивидуальных компонентов па каждой хроматограмме, а вычисления могут довольно сильно осложниться. Однако, поскольку оптимизационная процедура. может выполняться па ограниченном числе главных ко.мпонентов образца и поскольку изменение порядка элюирования маловероятно, серьезных проблем обычно не возникает. [c.338]

Одним из средств и путей для распознавания, в каком состоянии находятся элементы в сложном теле, является их сочетание друг с другом всеми возможными, как можно более разнообразными способами. Для того чтобы получить правильное представление о конституции тела леобходимо, однако, не оставлять без внимания также и его продукты разложения ведь в случае, где сочетание не происходит, они составляют единственный исходный пункт однако при этом надо обращать внимание главным образом лишь на такие продукты разложения, которые возникают в результате неглубоких реакций, не разрушающих полностью конституцию тела, ибо при энергичных реакциях элементы часто переходят из одного состояния в другое. Наблюдается даже, что при мета- лептическом и сочетательном замещении отдельных элементов, так же как и целых групп, нередко нарушается равновесие в телах и как элементы, так и группы переходят из одного состояния в другое, что проявляется не только в том, что вновь образовавшееся тело имеет новые свойства, но и в том, что под воздействием известных реагентов оно разлагается так, как первоначальное тело при тех же обстоятельствах не могло разлагаться. [c.67]

За последние годы стали часто пользоваться пламенем, как источником света для спектрального анализа, в особенности для анализа щелочей. Различные модификации этого метода сводятся главным образом к роду горючего газа и прибору, служащему для распыления подлежащих анализу жидкостей. Особое значение имеет та модификация, которая была предложена Гультгреном. 2 И он пользуется пламенем светильного газа, куда вдувается при помощи распылителя подлежащий анализу раствор. Но одновременно с этим он, для более сильного возбуждения, главным образом высших членов серии и линий искры, пропускает через пламя конденсированный разряд между двумя вольфрамовыми электродами. Этим значительно ослабляются полосы воды и цинка, обычно мешающие распознаванию действительного спектра. [c.19]

Статья Эйшенса и Плискина посвящена инфракрасным спектрам адсорбированных молекул. В ней обобщен обширный экспериментальный материал по адсорбции Н2О, СО, NH3 и др. на различных катализаторах — металлах и окислах. Дается подробная интерпретация спектральных данных и обсуждается их возможная связь с проблемами катализа. Главное внимание уделено исследованию состояния молекул, хемосорбирован-ных на поверхности катализаторов, типам связей и строению образующихся комплексов и соединений. Даются сведения о методах распознавания этих состояний. Как известно, данное направление исследований интенсивно разрабатывается и в СССР, в частности научной школой акад. А. Н. Теренина. Можно с удовлетворением констатировать, что в статье Эйшенса и Плискина работы советских ученых представлены достаточно широко и показано их большое влияние на развитие этой области в целом. [c.5]

Первоначально качественный анализ служил для распознавания некоторых соединений и минералов по их свойствам. Количественный анализ развивался вначале в форме пробирного искусства—совокупности приемов для определения главным образом золота, серебра и других драгоценных металлов в рудах. Приемы пробирного анализа воспроизводили в небольшом масштабе производственные металлургические процессы. Методы испытания драгоценных (благородных) металлов были известны уже в древнем Египтеи Греции они применялись в IX—X веках в Киевской Руси. В XVI веке итальянский ученый В. Бирингуччио (1480— 1539) и немецкий врач Г. Агрикола (Г. Бауэр) (1494—1555) составили первые подробные и систематические сводки современного им пробирного искусства, т. е. анализа сухим путем , поскольку [c.12]

Одна из самых больших трудностей, которую должна преодолеть читающая машина, — это трудность получения достаточно хорошего соотношения сигнал/помеха (знак/фон). Чеки держат в руках, и они загрязняются банки часто используют бумагу с водяными знаками как средство против подделок и ставят штампы с датой ка чеке а клиент, заполняющий чек, может делать пометки поверх магнитной записи. Система МИКР почти идеальна для банковского дела, так как грязь и обыкновенные чернила практически немагнитны и не создают помех читающей системе. Главным недостатком этой системы является то, что для надежного распознавания приходится пользоваться знаками необычной формы, и качество печати должно быть весьма высоким вдавливание при печатании и неоднородность чернил создают неравномерность уровня сигнала, воспри-нимае юго читающей головкой. Поскольку каждый чек фактически является участком магнитной ленты с записью, которая должна механически сортироваться на высокой скорости, положение кодовой линии обязано строго соблюдаться, и бумага должна быть достаточно прочной. [c.72]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология