Chemical Information Based on Neural Network Processing of Near-IR Spectra

Brown, Chris W.; Lo, Su-Chin

doi:10.1021/ac980078m

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“…71,72 For quantitative treatment, it is worth mentioning Artificial Neural Networks (ANN) as an emerging alternative for NIR calibration. 73,74 This technique may present some advantages when non-linearity (not easily accommodated by PCR and PLS) between the spectral data and the quantitative information of interest exists.…”

Section: Chemometricsmentioning

confidence: 99%

Near Infrared Spectroscopy: fundamentals, practical aspects and analytical applications

Pasquini¹

2003

J. Braz. Chem. Soc.

713

433

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Este trabalho visa prover uma revisão da teoria da Espectroscopia no Infravermelho Próximo (NIR) e das suas aplicações no campo das Ciências Analíticas. Ele é dirigido ao leitor que não possui um conhecimento profundo sobre espectroscopia vibracional mas que gostaria de ser introduzido às potencialidades analíticas desta técnica fascinante e, ao mesmo tempo, se tornar consciente das suas limitações. A teoria fundamental, uma revisão dos instrumentos modernos existentes e aplicações em inúmeros campos, são apresentados. Este trabalho não pretende suprir uma revisão bibliográfica intensiva mas se refere aos materiais recentes mais significativos e representativos encontrados na literatura técnica. Uma vez que este texto foi produzido em conseqüência do primeiro "workshop" em espectroscopia NIR, que ocorreu em Campinas -Brasil, como uma atividade preliminar ao 11º Encontro Nacional de Química Analítica (ENQA), ele também apresenta o estado da arte na Espectroscopia NIR no Brasil, mostrando seus resultados mais recentes e apontando a necessidade de se elevar esta tecnologia a um nível consistente com aquele de suas atividades econômicas. This paper intends to review the basic theory of Near Infrared (NIR) Spectroscopy and its applications in the field of Analytical Science. It is addressed to the reader who does not have a profound knowledge of vibrational spectroscopy but wants to be introduced to the analytical potentialities of this fascinating technique and, at same time, be conscious of its limitations. Essential theory background, an outline of modern instrument design, practical aspects, and applications in a number of different fields are presented. This work does not intend to supply an intensive bibliography but refers to the most recent, significant and representative material found in the technical literature. Because this paper has been produced as consequence of the First Workshop on Near Infrared Spectroscopy, whose venue was Campinas -Brazil, as a pre-conference activity of the XI National Meeting on Analytical Chemistry (ENQA), it also depicts the state of the art of NIR spectroscopy in Brazil, pointing out the current achievements and the need to take the technology to a level consistent with this country's economical activities.

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Section: Chemometricsmentioning

confidence: 99%

Near Infrared Spectroscopy: fundamentals, practical aspects and analytical applications

Pasquini¹

2003

J. Braz. Chem. Soc.

713

433

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“…Applications of NNs exist in almost all fields of analytical chemistry. They have also been applied to the analysis of spectroscopic data, as well as for mass [7], near-infrared [8], fluorescence [9] and NMR [10] spectra, to list only a few current examples.…”

Section: Application Of Neural Networkmentioning

confidence: 99%

“…The NN will start to fit the noise in the training set, and the result is a so-called 'overtrained' net. By using the trained net to predict the output of a second monitoring data set simultaneously, it is possible to determine the optimum number of iterations for the training set [8]. During the learning phase the mean deviation between the computed and the correct output values of the training set decreased constantly.…”

Section: Min_k /D Min_0mentioning

confidence: 99%

The calculation of sensitometric properties of 1,2,4-triazolo[1,5-a]pyrimidines

Meusinger¹,

Fischer²,

Moros³

1999

J. prakt. Chem.

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449The diminution of light caused by a developed photographic layer is designated as its optical density D. If D is plotted versus the logarithm of the product of light intensity I and exposure time t, a characteristic curve is received. In Figure 1, the typical shape of a characteristic curve is represented. From this graphic, the photographically relevant properties of photomaterials can be derived. In such a way, the minimum density D min , the sensitivity or speed E and the gradient γ = tan α (the slope of curve in the usable exposure range) can be represented. A usable blackening of the photographic material begins above the minimum density D min . The unwanted blackening of unexposed grains in the photo- Keywords: Computer chemistry, Nitrogen heterocycles, NMR spectroscopy, Neural Network, Sensitometry graphic emulsion occurring below this threshold value is designated as 'fogging' of silver halide photographic layers. For reduction of the minimum density values, benzimidazoles and phenylmercaptotetrazoles are often added to the photographic emulsion as so-called antifogging agents or antifoggants. In addition, stabilizers are applied to maintain the essential sensitometric characteristics, in particular, the speed E and the minimum density D min , of photographic materials during storage. The best-known emulsion stabilizer, the 7-hydroxy-5-methyl-1,2,4-triazolo[1,5-a]pyrimidine, was already discovered by Birr at AGFA Wolfen in 1935 [1]. Connections between the anti-fogging effect and the low solubility of the silver salts and the adsorption properties of photographic additives were discussed by James in 1977 [2]. In the last decade some reviews were presented concerning the characteristics of stabilizers and anti-fogging agents and the existing ideas about the mechanism [3]. However, in spite of numerous efforts, up to now there is no uniform theory generally explaining the effects of the anti-fogging agents. Therefore, all previous successes in the field of stabilization and the decrease of fog were essentially achieved empirically. Thus, no quantitative relationships could be established between the structures of triazolo[1,5-a]pyrimidines and their sensitometric properties, up to now.Kleinpeter and co-workers have studied in detail in the past few years the 13 C NMR spectra, 15 N NMR spectra and quantum-chemical calculations of a large variety of substituted 1,2,4-triazolo[1,5-a]pyrimidines [4].Abstract. Quantitative structure-property relationships were proposed by using artificial neural networks and information received from 13 C NMR spectra. The suitability of 1,2,4-triazolo[1,5-a]pyrimidines as stabilizers in photographic silver halide materials was determined from their chemical structures. For the numeric coding of the chemical structures of differently substituted 1,2,4-triazolo[1,5-a]pyrimidines 1-44 only information available from their 13 C NMR spectra was used. Even an assignment of the 13 C NMR chemical shift values to the carbons was not necessary. The best results were achieved by combina...

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“…Uma técnica recente, apresentada neste trabalho, é o uso de redes neurais artificiais (RNAs) [7,12]. Na química, problemas classicamente resolvidos por técnicas multivariadas como a análise de componentes principais, por exemplo, são agora comparados com a solução através de redes neurais [6].…”

Section: Introductionunclassified

Aplicação de redes neurais para avaliação do teor de carne mecanicamente separada em salsicha de frango

Sousa¹,

Teixeira²,

Mello³

et al. 2003

Ciênc. Tecnol. Aliment.

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Entende-se por carne mecanicamente separada (CMS) de frango, a carne residual produzida através de equipamentos próprios do tipo desossadores mecânicos, utilizando como matérias-primas partes de frango, principalmente as de baixo valor comercial, como o dorso e pescoço. A separação mecânica basicamente envolve trituração da carne e ossos, forçando a carne a passar por peneiras, separando-se assim dos ossos. Este processo altera a composição da matéria-prima original, resultando em material com maiores teores de gordura e minerais. Isso se deve em grande parte à incorporação de lipídeos e pigmentos heme existentes na medula óssea e na camada de gordura subcutânea, e cálcio e fósforo provenientes das partículas ósseas [1,8,9].A carne mecanicamente separada é uma matéria-prima cárnea de baixo custo, cuja textura pastosa, fina e uniforme, diferente da textura mais fibrosa da carne desossada manualmente, tem sido predominantemente utilizada em produtos emulsionados [3,14]. Devido a suas características, seu uso é limitado nos produtos que requerem granulometria maior ou com textura mais fibrosa como a da carne manualmente separada, utilizada nos hambúrgueres, apresuntados, lingüiças, a menos que sejam utilizados juntamente com grandes quantidades da carne manualmente separada [3,9]. Apesar de alguns estudos estarem sendo conduzidos para avaliar o uso de diferentes proporções de CMS em vários tipos de produtos cárneos, a legislação brasileira permite a utilização dessa matéria-prima apenas em produtos cárneos industrializados cozidos específicos como: salsicha (60%), mortadela (60%), lingüiça (20%), almônde-ga (30%), fiambre (30%) e hambúrguer (30%) nos seus respectivos limites máximos [4,5].A determinação do teor de CMS que entra na composição destes alimentos comerciais permanece um desafio, pois não é possível avaliar apenas uma variável, por exemplo teor de cálcio, e determinar a partir desta, a porcentagem de CMS da amostra. Uma análise mais completa dos constituintes minerais aumenta também a complexidade do problema, conduzindo ao uso de ferramentas estatísticas mais sofisticadas, dentre as quais a mais simples é sem dúvida a regressão linear múltipla. Outras técnicas como a análise de componentes principais e análise de agrupamento hierárquico também podem ser utilizadas [11]. Em todos estes casos se faz necessá-rio um conjunto de treinamento onde amostras com teor RESUMOA carne mecanicamente separada (CMS) de frango é uma matéria-prima cárnea produzida através de equipamentos próprios do tipo desossadores mecânicos, utilizando partes de frango de baixo valor comercial como o dorso e o pescoço. Para determinação do teor de CMS utilizada na composição de produtos cárneos comerciais construímos uma rede neural artificial do tipo Backpropagation (BP). O objetivo deste trabalho foi treinar, testar e aplicar uma rede do tipo BP, com três camadas de neurônios, para previsão do teor de CMS a partir do teor de minerais de salsichas formuladas com diferentes teores de carne de frango mecanicamente separada. Utilizamos ...

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Chemical Information Based on Neural Network Processing of Near-IR Spectra

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Near Infrared Spectroscopy: fundamentals, practical aspects and analytical applications

Near Infrared Spectroscopy: fundamentals, practical aspects and analytical applications

The calculation of sensitometric properties of 1,2,4-triazolo[1,5-a]pyrimidines

Aplicação de redes neurais para avaliação do teor de carne mecanicamente separada em salsicha de frango

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