Chemometrics and statistics: Neural networks

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dc.conicet.fuenteindividual
dc.conicet.nroedicion3es
dc.conicet.organizacionConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Química Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Química Rosario
dc.conicet.organizacionConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Química Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Química Rosario
dc.conicet.organizacionUniversity of Plymouth
dc.conicet.organizacionMichigan State University
dc.conicet.organizacionUniversity of Hull
dc.conicet.organizacionUniversidad de las Islas Baleares
dc.conicet.paginas700es
dc.conicet.paisOrganizacionArgentina
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dc.conicet.paisOrganizacionReino Unido
dc.conicet.paisOrganizacionEstados Unidos
dc.conicet.paisOrganizacionReino Unido
dc.conicet.paisOrganizacionEspaña
dc.conicet.produccionid8420315
dc.contributor.authorOlivieri, Alejandro Cesar
dc.contributor.authorAllegrini, Franco
dc.contributor.otherWorsfold, Paul
dc.contributor.otherPoole, Colin
dc.contributor.otherTownshend, Alan
dc.contributor.otherMiró, Manuel
dc.date.accessioned2020-10-28T21:01:16Z
dc.date.available2020-10-28T21:01:16Z
dc.date.issued2019es
dc.date.updated2020-08-05T16:59:48Z
dc.description.abstractMultivariate calibration based on first-order data, for example, near infrared (NIR) spectra, is now ubiquitous in many analyticalareas, with partial least-squares (PLS) regression being the most popular chemometric technique used for data processing.1 PLSis based on a linear relationship between suitable surrogate variables for the raw multivariate signals and analyte concentrations,although it may tolerate slight deviations from linearity by means of additional latent variables to those required to model linearsystems.es
dc.description.filFil: Olivieri, Alejandro Cesar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Química Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Química Rosario; Argentina
dc.description.filFil: Allegrini, Franco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Química Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Química Rosario; Argentina
dc.formatapplication/pdfes
dc.identifier.citationOlivieri, Alejandro Cesar; Allegrini, Franco; Chemometrics and statistics: Neural networks; Elsevier; 2019; 487-499es
dc.identifier.institucionalCONICET
dc.identifier.isbn9780081019832es
dc.identifier.repoCONICET Digital
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11336/117110
dc.journal.ciudadAmsterdames
dc.journal.pagination487-499es
dc.journal.paisPaíses Bajoses
dc.language.isoenges
dc.publisherElsevieres
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780124095472139666
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/B978-0-12-409547-2.13966-6
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.source.tituloEncylcopedia of Analytical Scienceses
dc.subjectChemometricses
dc.subjectStatisticses
dc.subjectNeural networkses
dc.subjectCalibrationes
dc.subject.classificationQuímica Analíticaes
dc.subject.classificationCiencias Químicases
dc.subject.classificationCIENCIAS NATURALES Y EXACTASes
dc.titleChemometrics and statistics: Neural networkses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPart
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/parte de libro

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