Русская Википедия:Unscrambler

Материал из Онлайн справочника
Перейти к навигацииПерейти к поиску

Шаблон:Карточка программы

Unscrambler — это коммерческий программный продукт для анализа многомерных данных, используемый на этапе калибровки многомерных данных. К многомерным данным чаще всего относят аналитические данные, например, данные по спектроскопии в ближней инфракрасной области, по спектроскопии комбинационного рассеяния света, по разработке прогнозных моделей при использования в режиме реального времени для материалов спектрального анализа. Это программное обеспечение было разработано в 1986 году Харальдом Мартенсом,[1] а позже поддерживалось фирмой CAMO Software.

Функциональность

Unscrambler одним из первых использовал метод регрессии частных наименьших квадратов (Шаблон:Lang-en).[2] Среди других математических методов используются также анализ главных компонент,[3] 3-х-вариантный PLS, многомерное разрешение кривой (Шаблон:Lang-en), планирование эксперимента, обучение с учителем, обучение без учителя и кластерный анализ.[4]

Программное обеспечение используется в спектроскопии, хроматографии, обработке данных в научных исследованиях, системах неразрушающего контроля качества в фармацевтической промышленности,[5][6] сенсорном анализе[7][8] и химической промышленности.[9][10]

Примечания

Шаблон:Примечания

  1. Harald Martens, Terje Karstang, Tormod Næs (1987) Improved selectivity in spectroscopy by multivariate calibration Journal of Chemometrics 1(4):201-219 Шаблон:Doi
  2. Abdi, H. (2003) Partial least squares regression In Lewis-Beck, M., Bryman, A., Futing, T. (Eds.). Encyclopedia for Research Methods for the Social Sciences. Thousand Oaks, CA Sage, pp. 1–17
  3. S. De Vries, Cajo J.F. Ter Braak (1995) Prediction error in partial least squares regression: a critique on the deviation used in The Unscrambler Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 30:239-245 PDF Шаблон:Wayback
  4. Kristian Helland (1991) UNSCRAMBLER 11, version 3.10: A program for multivariate analysis with PLS and PCA/PCR Journal of Chemometrics 5(4):413-415 Шаблон:Doi
  5. M.R. Maleki, A.M. Mouazen, H. Ramon and J. De Baerdemaeker (2006) Multiplicative Scatter Correction during On-line Measurement with Near Infrared Spectroscopy Biosystems Engineering 96(3):427-433 Шаблон:Doi
  6. Tatavarti AS, Fahmy R, Wu H, Hussain AS, Marnane W, Bensley D, Hollenbeck G, Hoag SW. Assessment of NIR Spectroscopy for Nondestructive Analysis of Physical and Chemical Attributes of Sulfamethazine Bolus Dosage Forms AAPS PharmSciTech. 2005; 06(01): E91-E99. Шаблон:Doi
  7. Yusop, S.M., O'Sullivan, M.G., Kerry, J.F. and Kerry, J.P. (2009), "Sensory Evaluation Of Indian-style Marinated Chicken by Malaysian and European Naive Assessors" Journal of Sensory Studies, 24: 269–289. Шаблон:Doi
  8. Yusop, S.M., O'Sullivan, M.G., Kerry, J.F. and Kerry, J.P. (2009), "Sensory Evaluation Of Chinese-style Marinated Chicken by Chinese and European Naive Assessors" Journal of Sensory Studies, 24: 512-533. Шаблон:Doi
  9. Agustina Guiberteau Cabanillas, Teresa Galeano Díaz, Nielene María Mora Díez, Francisco Salinas, Juan Manuel Ortiz Burguillos and Jean-Claude Viré (2000) Resolution by polarographic techniques of atrazine–simazine and terbutryn–prometryn binary mixtures by using PLS calibration and artificial neural networks Analyst 125:909-914 Шаблон:Doi
  10. Emilio Marengo,Elisa Robotti,Daniela Cecconi,Mahmoud Hamdan,Aldo Scarpa & Pier Giorgio Righetti (2004) Identification of the regulatory proteins in human pancreatic cancers treated with Trichostatin A by 2D-PAGE maps and multivariate statistical analysis Analytical and Bioanalytical Chemistry 379(7):992-1003 Шаблон:Doi