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근적외 스펙트럼을 이용한 정량분석용 최적 주성분회귀모델을 얻기 위한 알고리듬
Algorithm for Finding the Best Principal Component Regression Models for Quantitative Analysis using NIR Spectra 원문보기

藥劑學會誌 = Journal of Korean pharmaceutical sciences, v.37 no.6, 2007년, pp.377 - 395  

조정환 (숙명여자대학교 약학대학)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Near infrared(NIR) spectral data have been used for the noninvasive analysis of various biological samples. Nonetheless, absorption bands of NIR region are overlapped extensively. It is very difficult to select the proper wavelengths of spectral data, which give the best PCR(principal component regr...

주제어

참고문헌 (10)

  1. T. Koschkinsky and L. Heinemann. Sensors for glucose monitoring: technical and clinical aspects, Diabetes Metab. Res. Rev., 17, 113-123 (2001) 

  2. R. Kramer, Chemometric Techniques for Quantitative Analysis, Marcel Dekker, Inc., 99p (1998) 

  3. E. R. Malinowski, Determination of the number of factors and the experimental error in a data matrix, Anal. Chem., 49, 612-617 (1977) 

  4. K. Faber, B. R. Kowalski, Critical evaluation of two F-tests for selecting the number of factors in abstract factor analysis, Anal. Chim. Acta, 337, 57-71 (1997) 

  5. U. Depczynski, V. J. Frost and K. Molt, Genetic algorithm applied to the selection of factors in principal component regression, Anal. Chim. Acta, 420, 217-227 (2000) 

  6. N. R. Draper and H. Smith, Applied Regression Analysis, 3rd Ed., John Wiley & Sons, Inc., 41p (1998) 

  7. A. Savitzky and M. J. E. Golay, Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures. Anal. Chem., 36, 1627-1639 (1964) 

  8. E. R. Malinowski, Factor Analysis in Chemistry, 2nd Ed., John Wiley & Sons, Inc., (1991) 

  9. K. Faber and B. R. Kowalski, Prediction error in least squares regression: Further critique on the deviation used in The Unscrambler, Chemom. Intell. Lab. Syst., 34, 283-292 (1996) 

  10. M. Blanco, J. Coello, H. Iturriaga, S. Maspoch, J. Pages, NIR calibration in non-linear systems: different PLS apporoaches and artificial neural networks, Chemom. Intell. Lab. Syst., 50, 75-82 (2000) 

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