Zobrazeno 1 - 10
of 570
pro vyhledávání: '"Geladi, P"'
Multi-block chemometric approaches to the unsupervised spectral classification of geological samples
In this paper, the potential use of multi-block chemometric methods to provide improved unsupervised classification of compositionally complex materials through the integration of multi-modal spectrometric data sets (one XRF, two NIR, and two FT-Rama
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.04466
Publikováno v:
BMC Bioinformatics 22, 176 (2021)
For multivariate data analysis involving only two input matrices, the previously published methods for variable influence on projection (e.g., VIPOPLS or VIPO2PLS) are widely used for variable selection purposes, including (i) variable importance ass
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2001.06530
Publikováno v:
BMC Bioinformatics, Vol 22, Iss 1, Pp 1-27 (2021)
Abstract Background For multivariate data analysis involving only two input matrices (e.g., X and Y), the previously published methods for variable influence on projection (e.g., VIPOPLS or VIPO2PLS) are widely used for variable selection purposes, i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/38c8673bded54ffca8326a802d390449
Autor:
Sciuto, C., Allios, D., Bendoula, R., Cocoual, A., Gardel, M.-E., Geladi, P., Gobrecht, A., Gorretta, N., Guermeur, N., Jay, S., Linderholm, J., Thyrel, M.
Publikováno v:
In Journal of Archaeological Science: Reports February 2019 23:396-405
Autor:
Ilke Geladi, Luis Fernando De León, Mark E. Torchin, Andrew P. Hendry, Rigoberto González, Diana M.T. Sharpe
Publikováno v:
Evolutionary Applications, Vol 12, Iss 7, Pp 1385-1401 (2019)
Abstract Human activities are dramatically altering ecosystems worldwide, often resulting in shifts in selection regimes. In response, natural populations sometimes undergo rapid phenotypic changes, which, if adaptive, can increase their probability
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/57d47a0eeb35430999b163f5fbb193b8
Autor:
Mårten Hetta, Zohaib Mussadiq, Johanna Wallsten, Magnus Halling, Christian Swensson, Paul Geladi
Publikováno v:
Acta Agriculturae Scandinavica. Section B, Soil and Plant Science, Vol 67, Iss 4, Pp 326-333 (2017)
This study evaluates nutritive, morphological and agronomic characteristics of forage maize predicted by using a high-quality near-infrared (NIR) spectrometer and an NIR hyperspectral-imaging technique using partial least squares (PLS) regression mod
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/36f46ab0514442208ac7638f29cdfcd5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.