atomic absorption spectroscopy anal

atomic absorption spectroscopy analysis
(GFAAS) for Fe, Cu, Ag, Co, Si, Zn,Pb [9Ð11], GC-MS
(mass spectrometry) for trißuoroacetylated glycosides
[12], GC-FTIR (Fourier transform infrared)-MS for
spirits [13], NMR [14] and so on. There is also
a monograph which describes various methods of wine
analysis [15]. The inductively coupled plasma optical
emission spectrometer (ICP-OES) provides a powerful
means for fast analysis of a number of elements of the
periodic table. There is a problem, however, with how
to treat the large quantity of data. Fortunately,
chemometrical methods are able to solve such multivariate
data analysis problems [16, 17]. In the present
paper, cluster analysis, principal component analysis,
discrimination analysis methods and artiÞcial neural
networks are applied to wine classiÞcation based on
ICP-OES measurement data. Principal component
analysis [18Ð22], cluster analysis [23Ð27] and discrimination
analysis methods [28Ð31] have found wide applications
in various Þelds. Recently artiÞcial neural
networks (ANN) [32Ð43] have become powerful
chemometric tools for modeling complex analytical
systems and solving those complex non-linear problems
in which the relationship between the cause and
e¤ect cannot be precisely deÞned or described by chemical
reasoning. In this paper, trace amounts of

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์กการดูดกลืนโดยอะตอม(GFAAS) Fe, Cu, Ag, Co ศรี Zn, Pb [9Ð11] GC MS(รเมท) สำหรับ trißuoroacetylated glycosides[12], GC-FTIR (อินฟราเรดการแปลงฟูรีเย) -MS สำหรับสุรา [13], [14] NMR และอื่น ๆ นอกจากนี้ยังมีmonograph ซึ่งอธิบายถึงวิธีการต่าง ๆ ของไวน์วิเคราะห์ [15] พลาสม่าท่านแสงสเปกโตรมิเตอร์มลพิษ (วิจัย) ให้มีประสิทธิภาพหมายถึงการวิเคราะห์อย่างรวดเร็วของจำนวนขององค์ประกอบของการตารางธาตุ มีปัญหา อย่างไรก็ตาม ด้วยวิธีเพื่อรักษาปริมาณขนาดใหญ่ของข้อมูล โชคดีวิธี chemometrical จะแก้เช่น multivariateข้อมูลปัญหาวิเคราะห์ [16, 17] ในปัจจุบันกระดาษ แบ่งกลุ่ม การ วิเคราะห์ส่วนประกอบหลักวิธีวิเคราะห์แบ่งแยกและประสาท artiÞcialเครือข่ายที่ใช้กับไวน์ classiÞcation ตามข้อมูลวิจัยประเมิน ส่วนประกอบหลักวิเคราะห์ [18Ð22], [23Ð27] การแบ่ง และการเลือกปฏิบัติวิธีวิเคราะห์ [28Ð31] ได้พบโปรแกรมประยุกต์ที่กว้างใน Þelds ต่าง ๆ เมื่อเร็ว ๆ นี้ artiÞcial ประสาทเครือข่าย (แอน) [32Ð43] ได้กลายเป็นที่มีประสิทธิภาพchemometric เครื่องมือสำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์ระบบและการแก้ไขปัญหาไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อนซึ่งความสัมพันธ์ระหว่างสาเหตุ และไม่แม่นยำ deÞned e¤ect หรือทางเคมีใช้เหตุผล ในเอกสารนี้ ติดตามจำนวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์การดูดซึมสเปกโทรสโกอะตอม
(GFAAS) สำหรับเฟทองแดง Ag, Co, Si, สังกะสีตะกั่ว [9Ð11] GC-MS
(มวลสาร) สำหรับtrißuoroacetylatedไกลโคไซด์
[12], GC-FTIR (ฟูเรียร์อินฟาเรด) -MS สำหรับ
วิญญาณ [13], NMR [14] และอื่น ๆ นอกจากนี้ยังมีเอกสารที่อธิบายถึงวิธีการต่างๆของไวน์วิเคราะห์[15] ควบคู่ inductively พลาสม่าออปติคอลสเปกโตรมิเตอร์ปล่อยก๊าซเรือนกระจก(ICP-OES) ให้มีประสิทธิภาพหมายถึงการวิเคราะห์ที่รวดเร็วของจำนวนขององค์ประกอบของที่ตารางธาตุ มีปัญหาอย่างไรกับวิธีการที่จะรักษาปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ โชคดีที่วิธีการ chemometrical สามารถที่จะแก้ปัญหาหลายตัวแปรเช่นปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูล[16 17] ในปัจจุบันกระดาษวิเคราะห์กลุ่มการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักวิธีการวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติและประสาทartiÞcialเครือข่ายจะนำไปใช้classiÞcationไวน์อยู่บนพื้นฐานของข้อมูลการวัดICP-OES องค์ประกอบหลักวิเคราะห์ [18Ð22] การวิเคราะห์กลุ่ม [23Ð27] และการเลือกปฏิบัติวิธีการวิเคราะห์[28Ð31] พบการใช้งานที่กว้างในÞeldsต่างๆ เมื่อเร็ว ๆ นี้ประสาทartiÞcialเครือข่าย(ANN) [32Ð43] ได้กลายเป็นที่มีประสิทธิภาพเครื่องมือสำหรับการสร้างแบบจำลองchemometric วิเคราะห์ที่ซับซ้อนระบบและการแก้ปัญหาที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่มีความซับซ้อนในการที่ความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและe¤ectไม่สามารถdeÞnedแม่นยำหรืออธิบายโดยเคมีเหตุผล ในบทความนี้ติดตามปริมาณของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Atomic absorption spectroscopy การวิเคราะห์
( ปริมาณสำหรับเหล็ก , ทองแดง , AG , บริษัท , ศรี , สังกะสี , PB [ 9 Ð 11 ] , GC-MS
( แมส ) ไตรß uoroacetylated รำพัน
[ 12 ] gc-ftir ( ฟูเรียร์ Infrared ) - MS เพื่อ
วิญญาณ [ 13 ] , NMR [ 14 ] และ ดังนั้นใน นอกจากนี้ยังมีการอธิบายวิธีการต่าง ๆที่เกี่ยวกับไวน์
การวิเคราะห์ [ 15 ] การอุปนัยพลาสมาแสง
คู่Emission Spectrometer ( เทคนิค ) มีวิธีการที่มีประสิทธิภาพ
สำหรับการวิเคราะห์อย่างรวดเร็วของจำนวนองค์ประกอบของ
ตารางธาตุ มีปัญหา อย่างไรก็ตาม ด้วยวิธีการ
เพื่อรักษาปริมาณขนาดใหญ่ของข้อมูล โชคดี
วิธีการ chemometrical จะสามารถแก้ไขปัญหาดังกล่าวหลายตัวแปรการวิเคราะห์ข้อมูล 16
[ 17 ] ในปัจจุบัน
กระดาษ กลุ่มการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก
วิธีการและกิ่Þประสาท
เครือข่ายการวิเคราะห์การแบ่งแยกการใช้ไวน์Þ classi ตาม
เทคนิคการวัดข้อมูล การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก
[ 18 Ð 22 ] , การวิเคราะห์กลุ่ม [ 23 ] Ð 27 การวิธีวิเคราะห์
[ ]
28 31 Ðพบการใช้งานกว้างใน elds Þต่าง ๆ เมื่อเร็ว ๆนี้ กิ่Þประสาท
เครือข่าย ( แอน ) [ 32 ] ได้กลายเป็นที่มีประสิทธิภาพ
Ð 43เครื่องมือสำหรับการจำลองระบบวิเคราะห์คีโมเมตริกซ์และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

แบบที่ซับซ้อนซึ่งในความสัมพันธ์ระหว่างสาเหตุและ
E ¤ ect ไม่สามารถแน่นอน เดอ Þเน็ดหรืออธิบายด้วยเหตุผลทางเคมี

ในกระดาษนี้ ร่องรอยของ