Многомерные методы классификация

Основные задачи многомерных методов хемометрики состоят в группировке и классификации химических объектов (образцов, веществ, материалов) и в моделировании взаимосвязей между различными типами аналитических данных. Вот некоторые характерные примеры. [c.518]

Опыт экспериментальных исследований в химии свидетельствует о том, что для классификации взаимодействий растворенных веществ с самыми разнообразными органическими растворителями. может оказаться необходимым разделить пх не на три группы, как предлагал Паркер [73] (см. разд. 3.4 и рис. 3.3), а на большее число групп. В связи с этим для классификации и подбора органических растворителей недавно применили методы многомерного статистического анализа [102, 138—143] с использованием в качестве базы данных множества физикохимических параметров (например, температур кипения, молярных объемов, теплот испарения, дипольных моментов, диэлектрических проницаемостей, молярной рефракции и т. п.), а в некоторых случаях также эмпирические параметры полярности растворителя (см. гл. 7). Извлечь содержащуюся в таком набо- [c.116]

Для описания и классификации многомерных объектов используют два типа методов факторный анализ [7—И] и распознавание образов [12]. Последний из них включает классификацию объектов по группам с оценкой критериев близости или подобия. Состав групп (кластеров) позволяет изучить соотношения между переменными (объектами). [c.183]

Для простоты предположим, что вопрос заключается в том, является ли картина шума нормальной или ненормальной, а не в том, является ли она нормальной или же имеется несколько возможных неполадок. На практике встречается несколько ненормальных картин шума так что проблема классификации есть многомерный аналог метода характеристики по доверительной области, обсуждавшейся в гл. 2. Шумовой сигнал, подлежащий исследованию, представляется набором из п измерений, которые образуют отдельный образ (и представляются как -мерный вектор) либо во временной, либо в частотной областях. Результаты измерений после предварительной обработки должны быть выражены в тысячных долях дюйма в зависимости от частоты или как энергетическая спектральная плотность в зависимости от частоты. [c.277]

Классификация методов механизированного, автоматизированного и статистического контроля. Механизация контрольных работ может быть осуществлена путем а) применения многомерных контрольных приспособлений, которые в свою очередь подразделяются на различные виды по примененным измерительным устройствам (с электроконтактными датчиками, светофорами, с комплектами механических рычажно-чувствительных приборов и пр.) [c.225]

Методы дисплея, как иногда называют двухмерные проекции многомерных данных, являются хорошими иллюстрациями результатов уже при разработанной классификации. В работе [27] использован так называемый с/-дис-плей, который сохраняет некоторую геометрическую структуру данных и усиливает разделение классов, так как координатами точек при двухмерном представлении являются расстояния от центров классов. [c.121]

В настоящее время сформированы новые подходы к моделированию слабоформализованных задач (к которым относится проблема подбора катализаторов), развиты методы автоматизации процессов классификации и принятия решений, где с определенным успехом преодолевается основная трудность обработки такого рода данных их частая неопределенность и значительная размерность массива исходных данных. Автоматизация обработки многомерных наблюдений в системах, не имеющих жестких ограничений на описание объектов и связи между ними, ставящая целью ответы на вопросы что общего и различного в сравниваемых группах объектов, позволяет ди эта информация с достаточной надежностью различать объекты, какое правило использовать для определения принадлежности нового объекта к тому или иному классу, двляется задачей теории распознавания образов. Ответы на эти вопросы предполагают построение систем распо авания, иоделирущих такие функции процесса узнавания, как "обобщение" и "рассуждение по аналогии". [c.115]

В первой же своей работе по МСТ Гарланд и Миллс на основе системы BIOLOG показали эффективность метода и его возможности для характеристики и классификации ряда микробных сообществ почв, природных вод и ризосферы, а также предложили основные подходы к шггерпретации полученных данных методами многомерной статистики. В настоящее время число публикаций по применению в экологии микроорганизмов системы BIOLOG превышает 1500, причем более 80% статей посвящены различным проблемам почвенной микробиологии (методология, сравнение с другими методами, ризосферные эффекты, индикация загрязнений, мониторинг, микробные сукцессии, интенсивное и биологическое земледелие, последствия интродукции объектов генной инженерии и др.). [c.11]

Для анализа большого числа переменных и характеристики связи между ними широко используется метод главных компонент (МГК), который дает возможность описания и классификации объектов (Андрукович, 1973 Крамбейн и др., 1973). Использование многомерной статистики позволило провести районирование отдельных водохранилищ, а также всего каскада, выявив участки, различающиеся обилием фитопланктона и абиотическими условиями. [c.67]

Сканер, использованный ГосНИИА-Сом по договору с Экотех-Север для изучения системы газопроводов, производил съемку в спектральных диапазонах, мкм 0,4-0,5 (1-й канал), 0,5-0,6 (2-й канал), 0,6-0,7 (3-й канал), 0,7-0,8 (4-й канал), 8,0-14,0 (6-й канал). Первые четыре канала воспринимают отраженный земной поверхностью солнечный свет, 6-й канал воспринимает тепловую радиацию. Обработка шести фрагментов (кадров) этой информации состояла из предварительного и тематического этапов. На предварительном этапе в каждом фрагменте совмещали изображения, полученные в каждом канале. Целями тематического этапа были выявление статистической структуры много-спектральных изображений и первичная классификация. Для этого использовался анализ главных компонент - метод многомерного статистического анализа, в котором многомерные наблюдения (переменные - спектральные каналы, наблюдения - пикселы изображения) разлагаются в ряд по собственным числам и собственным векторам, при [c.89]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология