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Meta-Heurística para Predição de Parâmetros Químicos

Meta-Heurística para Predição de Parâmetros Químicosvon Kelton de Sousa Santiago Sie sparen 15% des UVP sparen 15%
Über Meta-Heurística para Predição de Parâmetros Químicos

O principal problema da química analítica quantitativa é estimar a concentra-ção de uma ou mais espécies, a partir dos valores de determinadas propriedades físico-químicas do sistema de interesse. Para isto, é necessário construir um modelo de cali-bração, ou seja, determinar a relação entre propriedades medidas e concentrações [72]. Dentre os métodos mais usados para se realizar a calibração estão as redes neurais arti-ficiais (ANN) [18], os mínimos quadrados parciais não lineares (N-PLS) [102], regreção em componentes principais (PCR) [44] e regressão linear múltipla (MLR) [92]. Dentre as técnicas citadas, a regressão linear múltipla é uma das mais utilizadas, por se tratar de um modelo simples, de fácil entendimento [9] e tem se mostrado bastante eficiente, devido à evolução das técnicas de seleção de variáveis [45].

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  • Sprache:
  • Portugiesisch
  • ISBN:
  • 9786139757374
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 56
  • Veröffentlicht:
  • 18. Februar 2019
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 102 g.
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Beschreibung von Meta-Heurística para Predição de Parâmetros Químicos

O principal problema da química analítica quantitativa é estimar a concentra-ção de uma ou mais espécies, a partir dos valores de determinadas propriedades físico-químicas do sistema de interesse. Para isto, é necessário construir um modelo de cali-bração, ou seja, determinar a relação entre propriedades medidas e concentrações [72]. Dentre os métodos mais usados para se realizar a calibração estão as redes neurais arti-ficiais (ANN) [18], os mínimos quadrados parciais não lineares (N-PLS) [102], regreção em componentes principais (PCR) [44] e regressão linear múltipla (MLR) [92]. Dentre as técnicas citadas, a regressão linear múltipla é uma das mais utilizadas, por se tratar de um modelo simples, de fácil entendimento [9] e tem se mostrado bastante eficiente, devido à evolução das técnicas de seleção de variáveis [45].

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