Мобильная версия

Доступно журналов:

3 288

Доступно статей:

3 891 637

 

Скрыть метаданые

Автор Zomer, Simeone
Автор Brereton, Richard G.
Автор Carter, James F.
Автор Eckers, Christine
Дата выпуска 2004
dc.description This paper describes the application of support vector machines (SVM) to analytical chemical data, and is exemplified by the application to the determination of tablet production using pyrolysis-gas chromatography-mass spectrometry. An approach relying on SVM in conjunction with other chemometrics tools such as principal component analysis and discriminant analysis is presented. The ability for SVM to generalize well makes this technique attractive when dealing with limited sized training sets. By using appropriate kernels, SVM result in classifiers of diverse complexity able to draw non-linear decision class boundaries that may suit composite distributions. Principal component analysis and discriminant analysis by means of Mahalanobis distance are used in a stepwise procedure for extracting and selecting meaningful features from the pyrolysis spectrum, in order to feed various SVM classifiers. Results show that discrimination is achievable between the two methods, with SVM performing better than discriminant analysis on the dataset investigated.
Формат application.pdf
Издатель Royal Society of Chemistry
Название Support vector machines for the discrimination of analytical chemical data: application to the determination of tablet production by pyrolysis-gas chromatography-mass spectrometry
Тип research-article
DOI 10.1039/b312982a
Electronic ISSN 1364-5528
Print ISSN 0003-2654
Журнал Analyst
Том 129
Первая страница 175
Последняя страница 181
Аффилиация Zomer Simeone; School of Chemistry, University of Bristol
Аффилиация Brereton Richard G.; School of Chemistry, University of Bristol
Аффилиация Carter James F.; School of Chemistry, University of Bristol
Аффилиация Eckers Christine; GlaxoSmithKline
Выпуск 2
Библиографическая ссылка H. Shen, J. F. Carter, R. G. Brereton, C. Eckers, Analyst, 2003, 128, 287
Библиографическая ссылка R. Goodacre, P. J. Rooney, D. B. Kell, J. Antimicrob. Chemother., 1998, 41, 27
Библиографическая ссылка J. Rodrigues, J. Graca, H. Pereira, J. Anal. Appl. Pyrol., 2001, 58â 59, 481
Библиографическая ссылка K. M. Service, R. G. Brereton, S. Harris, Analyst, 2001, 126, 615
Библиографическая ссылка A. I. Belousov, S. A. Verzakov, J. A. Von Frese, Chemom. Intell. Lab. Syst., 2002, 64, 15
Библиографическая ссылка A. I. Belousov, S. A. Verzakov, J. A. Von Frese, J. Chemom., 2002, 16, 482
Библиографическая ссылка C. Campbell, Neurocomputing, 2002, 48, 63
Библиографическая ссылка C. J. C. Burges, Data Min. Knowl. Disc., 1998, 2, 121
Библиографическая ссылка T. S. Furey, N. Cristianini, N. Duffy, D. W. Bednarski, M. Schummer, D. Haussler, Bioinformatics, 2000, 16, 906
Библиографическая ссылка B. Lei, S. Zhirong, FEBS Lett., 2002, 521, 109
Библиографическая ссылка C. Yu-Dong, L. Xiao-Jun, X. Xue-biao, C. Kuo-Chen, Comput. Chemom., 2002, 26, 293
Библиографическая ссылка C. W. Morris, A. Autret, L. Boddy, Ecol. Model., 2001, 146, 57
Библиографическая ссылка R. G. Brereton, Analyst, 2000, 125, 2125
Библиографическая ссылка W. Ji-Hong, L. Yi-Zeng, J. Jian-Hui, Y. Ru-Qin, Chemom. Intell. Lab. Syst., 1996, 32, 265
Библиографическая ссылка H. Shen, L. Stordrange, R. Manne, O. M. Kvalheim, Y. Liang, Chemom. Intell. Lab. Syst., 2000, 51, 37
Библиографическая ссылка H. Shen, B. Grung, O. M. Kvalheim, I. Eide, Anal. Chim. Acta, 2001, 446, 313

Скрыть метаданые