Wielowymiarowe techniki analizy danych pomiarowych - przykłady z zakresu analityki i monitoringu środowiska

• Autorzy: Astel A. , Szczepaniak K. , Namieśnik J.

Warianty tytułu

EN

Multidimensional data analysis of measurement data sets - examples from the environmental analytics and monitoring

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono opis teoretyczny oraz możliwości zastosowania wielowymiarowych technik analizy danych pomiarowych. Na przykładach z zakresu analityki i monitoringu środowiska omówiono zagadnienia analizy podobieństwa, klasyfikacji, analizy regresji, technik czynnikowych, analizy szeregów czasowych, sieci neuronowych oraz analizy wariancji i wykluczania. Przedstawiono wyniki przykładowych projektów badawczych realizowanych w Katedrze Chemii Analitycznej Wydziału Chemicznego Politechniki Gdańskiej, które zakładały zastosowanie technik wielowymiarowej analizy danych na etapie opracowania wyników analitycznych. Podjęto próbę porównania technik chemometrycznych opartych o zasady logiki klasycznej z tzw. technikami "fuzzy logic" czyli opartych o zasady logiki rozmytej oraz przedstawiono perspektywy ich zastosowania w analizie danych.

EN

This work presents the theoretical description of experimental data multidimensional analysis techniques and their application possibilities. Using examples of analytical and environmental monitoring data cluster analysis, classification, regression analysis, factor analysis, time series analysis, neural networks and analysis of variance are explained. Examples of studies conducted in the Department of Analytical Chemistry, Chemical Faculty at Gdańsk University of Technology, in which these techniques were applied at the data analysis step are presented in this paper. The trial to compare techniques based on classical logic rules with fuzzy logic based ones is undertaken. The perspectives of fuzzy logic based techniques application are also presented in this paper.

Słowa kluczowe

PL

analityka środowiskowa; monitoring środowiska; analiza danych pomiarowych; techniki chemometryczne

EN

chemometrics; factor analysis; ANOVA; time series analysis; environment analytics and monitoring

• Wydawca: Bydgoskie Towarzystwo Naukowe
• Czasopismo: Ekologia i Technika
• Rocznik: 2004
• Tom: R. 12, nr 3
• Strony: 78--87
• Opis fizyczny: Bibliogr. 29, rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Astel A.

• Pomorska Akademia Pedagogiczna, Wydział Matematyczno-Przyrodniczy, Instytut Biologii i Ochrony Środowiska, Zakład Chemii, 76-200 Słupsk, ul. Arciszewskiego 22b

autor

Szczepaniak K.

• Politechnika Gdańska, Wydział Chemiczny, Katedra Chemii Analitycznej, 80-952 Gdańsk, ul. G. Narutowicza 11/12

autor

Namieśnik J.

• Politechnika Gdańska, Wydział Chemiczny, Katedra Chemii Analitycznej, 80-952 Gdańsk, ul. G. Narutowicza 11/12

Bibliografia

• [1] Vazquez C.. Boeykens S., Bonadeo H., 2002, Total refection X-ray fluorescence polymer spectra clasification by taxonomy statistic tools, Talanta, 57, 1113-1117
• [2] VanderHeyden Y„ Vankeerberghen P., Novic M., Zupan J., Massart D.L., 2002, The application of Kohonen neural networks to diagnose calibration problems in atomic absorption spectrometry, Talanta, 51, 455-466
• [3] http://info.fuw.edu.pl/~rjn/asd.html
• [4] Wang F.. Chen J., 2000, Relation of sediment characteristics to trace metal concentrations - a statistical study, Wat. Res., 2, 694-698
• [5] Tokalioglu Kartal Intern. J. Environ. Anal Chem., 2002, Chemometrical Interpretation of Lake Waters after their Chemical Analysis by Using AAS, Flame Photometry and Titrimetric Techniques. 82 (5), 291-305
• [6] Rong Y., 2000, Statistical Methods and Pitfalls in Environmental Data Analysis. Environ. Forensics, 1, 213-220
• [7] Kowalkowski T., BuszewskiB.. 1999. Modelling and simulation as a basic area of chemoetric research in environmental chemistry. Chem. Int. Ekol, 6 (11), 1121-1130
• [8] http://www2.sgh.waw.pl/sgh/instytuty/isd/isd/publikacje/tresc/wap / Analiza%20czynnikowa
• [9] Lee Y.-H., Jung K. J., Kim H.-K., 2003. Factor analysis of the Seawater Quality of the Southern Coastal Waters of Korea. J. Fish. Sci. Tech., 6 (3), 140-148
• [10] Ludvugsen G.H., Lode O., 2002. Trends of Pesticides in Norwegian Streams and Rivers (1996-2000), Inter. J. Environ. Anal. Chem., 82, 8-9, 631-643
• [11] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., 1999, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Wydawnictwo Naukowe PWN, Łódź
• [12] EinaxJ.W., Truckenbrodl D., Kampe O., 1998. River Pollution Data Interpreted by Means of Chemometric Methods, Michrochem. J., 58, 315-324
• [13] Zhang L., Wen L.. Lu Y., Yang P., 2002. Quantiative fuzzy neural network for analytical determination, Analytica Chmica Acta, 468, 105-117
• [14] Magelseen G. R., Elling J. W., 1997, Chromatography pattern recognition of Aroclors using iterative probabilistic neural network. J. Chrom. A, 775, 231-242.
• [15] Zhang R., Liu S., Liu M., Hu. Z., 1997, Neural network-molecular descriptors approach to the prediction of properties of alkenes. Computers Chem., 21(5), 335-341.
• [16] Tuoiven K., Kolenhmainen M., Paakkanen H., 2001, Determination and identification of pesticides from liquid matrices using ion mobility spectrometry, Anal. Chim. Acta, 429, 257-268.
• [17] Ganadu M. L., Lubinu G., Tilocca A., Mendolia S. R., 1997, Spectroscopic identification and quantitative analysis of binary mixtures using artificial neural networks, Talanta, 44, 1901-1909.
• [18] Kompany-Zareh M., Massoumi A., Pezeshk-Zadeh Sh., 1999, Simultaneous spectrophotometric determination of Fe and Ni with xylenol orange using principal component analysis and artificial neural networks in some industrial samples. Talanta, 48, 283-292.
• [19] http://edukacja.mp.pl/stat/stat13.shtml
• [20] Zechneister H. G., Tribsh A., Moser D., Peterseil J., Wrbka T., 2003, Biodiversity “hot spots” for bryophytes in landscapes dominated by agriculture in Austria, Agriculture, Ecosystems and Environment, 94, 159-167.
• [21] Astel A., 2003, Wykorzystanie technik chemometrycznych w badaniach zanieczyszczeń opadów atmosferycznych, (praca doktorska), Gdańsk
• [22] Zadeh L. A., 1965, Fuzzy Sets, Inform Control, 8, 338
• [23] http://www.isep.pw.edu.pl/ZakladNapedu/dyplomy/fuzzy/podstawy_FL.htm
• [24] Fuller M., 1999, Introduction to Neuro-Fuzzy Systems, Advances in Soft Computing Series, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg
• [25] Klir G. J., Yuan B., 1995, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic, Prentice Hall, New Jersey
• [26] Bezdek J. C., 1987, Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms, Plenum, Press, New York
• [27] Lowen R., 1995, Fuzzy Set Theory, Kluwer Academic Publishers
• [28] Zimmermann H. J., 1996, Fuzzy Set Theory- and Its Applications, Kluwer Academic Publishers
• [29] Tanaka K., 1997, An Introduction to Fuzzy Logic for Practical Applications, Springer- Verlag, New York