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Dieses Buch befasst sich mit der Mustererkennungsanalyse unter Verwendung der qualitativen sowie der quantitativen Studie. Dieses Buch wird für junge Forscher und Wissenschaftler auf dem Gebiet der Datenanalyse und Probenklassifizierung sehr nützlich sein. Aromatische Daten werden mit einem ultraschnellen Gaschromatographen (UFGC) gesammelt und dann mit verschiedenen statistischen Ansätzen analysiert. Das Ergebnis wird mit den quantitativen Daten verglichen, und die GC-Daten liefern auch die quantitativen Werte. Die in diesem Buch verwendeten Ansätze sind die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die…mehr

Produktbeschreibung
Dieses Buch befasst sich mit der Mustererkennungsanalyse unter Verwendung der qualitativen sowie der quantitativen Studie. Dieses Buch wird für junge Forscher und Wissenschaftler auf dem Gebiet der Datenanalyse und Probenklassifizierung sehr nützlich sein. Aromatische Daten werden mit einem ultraschnellen Gaschromatographen (UFGC) gesammelt und dann mit verschiedenen statistischen Ansätzen analysiert. Das Ergebnis wird mit den quantitativen Daten verglichen, und die GC-Daten liefern auch die quantitativen Werte. Die in diesem Buch verwendeten Ansätze sind die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die Support-Vector-Machine-Analyse (SVM), die Boxplot-Methode und die Radarplot/Spiderplot-Clusteranalyse. Die verfügbaren Substanzen und ihre quantitativen Daten werden hier nach dem UFGC-System für jede in diesem Versuch verwendete Analyseart angegeben. Darüber hinaus werden auch Informationen über verschiedene Datenvorverarbeitungstechniken sowie über überwachte und unüberwachte Methoden gegeben. Die Hauptidee des Autors ist es, sowohl neuen Forschern als auch der wissenschaftlichen Gemeinschaft einen experimentellen und wissenschaftlichen Ansatz zu bieten. Dieses Buch wird den fortgeschrittenen Forschern mit Sicherheit einen Wegweiser und eine Fallstudie bieten.
Autorenporträt
Santosh Kumar (DOB-10-05-1978) travaille comme Sr Scientist au CSIR-CEERI, Pilani, Inde. Il a obtenu son B.E.(ECE) en 2000 et son M.Tech (ED&T) en 2003. Il a récemment présenté sa thèse de doctorat. Il a mené à bien cinq projets de recherche dans le domaine de l'instrumentation et du contrôle. Il possède une expérience professionnelle dans le domaine de l'intelligence artificielle.