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Este libro cubre el análisis de reconocimiento de patrones mediante el estudio cualitativo y cuantitativo. Este libro será muy útil para los jóvenes investigadores y científicos del campo del análisis de datos y la clasificación de muestras. Los datos aromáticos se recogen utilizando el instrumento cromático de gas ultrarrápido (UFGC) y luego los datos se analizan utilizando diferentes enfoques estadísticos y el resultado se compara con los datos cuantitativos, así como los datos GC da los valores cuantitativos también. Los enfoques utilizados en este libro son el análisis de componentes…mehr

Produktbeschreibung
Este libro cubre el análisis de reconocimiento de patrones mediante el estudio cualitativo y cuantitativo. Este libro será muy útil para los jóvenes investigadores y científicos del campo del análisis de datos y la clasificación de muestras. Los datos aromáticos se recogen utilizando el instrumento cromático de gas ultrarrápido (UFGC) y luego los datos se analizan utilizando diferentes enfoques estadísticos y el resultado se compara con los datos cuantitativos, así como los datos GC da los valores cuantitativos también. Los enfoques utilizados en este libro son el análisis de componentes principales (PCA), el análisis de máquina de vectores de apoyo (SVM), el método de diagrama de caja, el análisis de conglomerados de diagrama de radar/parcela de araña. Aquí se proporcionan las sustancias disponibles y sus datos cuantitativos según el sistema UFGC para cada tipo de análisis utilizado en este experimento. Además, también se ofrece información sobre diversas técnicas de preprocesamiento de datos y métodos supervisados y no supervisados. La idea principal del autor es proporcionar un enfoque tanto experimental como científico a los nuevos investigadores, así como a la comunidad científica. Definitivamente, este libro proporcionará una hoja de ruta y será el caso de estudio para los investigadores avanzados.
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Autorenporträt
Santosh Kumar (DOB-10-05-1978) trabaja como Científico Senior en CSIR-CEERI, Pilani, India. Terminó su B.E.(ECE) en 2000 y su M.Tech (ED&T) en 2003. Recientemente ha presentado su tesis doctoral. Ha completado con éxito cinco proyectos de investigación en el área de instrumentación y control. Tiene experiencia laboral en Inteligencia Artificial.