کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7562103 | 1491504 | 2018 | 27 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Kernel-Partial Least Squares regression coupled to pseudo-sample trajectories for the analysis of mixture designs of experiments
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون کمترین مربعات هسته ای به همراه مسیرهای شبه نمونه برای تجزیه و تحلیل طرح های مخلوط آزمایشات
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
شیمی
شیمی آنالیزی یا شیمی تجزیه
چکیده انگلیسی
This article explores the potential of Kernel-Partial Least Squares (K-PLS) regression for the analysis of data proceeding from mixture designs of experiments. Gower's idea of pseudo-sample trajectories is exploited for interpretation purposes. The results show that, when the datasets under study are affected by severe non-linearities and comprise few observations, the proposed approach can represent a feasible alternative to classical methodologies (i.e. Scheffé polynomial fitting by means of Ordinary Least Squares - OLS - and Cox polynomial fitting by means of Partial Least Squares - PLS). Furthermore, a way of recovering the parameters of a Scheffé model (provided that it holds and has the same complexity as the K-PLS one) from the trend of the aforementioned pseudo-sample trajectories is illustrated via a simulated case-study.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems - Volume 175, 15 April 2018, Pages 37-46
Journal: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems - Volume 175, 15 April 2018, Pages 37-46
نویسندگان
Raffaele Vitale, Daniel PalacÃ-López, Harmen H.M. Kerkenaar, Geert J. Postma, Lutgarde M.C. Buydens, Alberto Ferrer,