Multianalyte quantifications by means of integration of artificial neural networks, genetic algorithms and chemometrics for time resolved analytical data [Elektronische Ressource] = Multi-Analyt-Quantifizierungen mit Hilfe der Integration von künstlichen neuronalen Netzen, genetischen Algorithmen und der Chemometrie für zeitaufgelöste analytische Daten / vorgelegt von Frank Jochen Dieterle

Multianalyte Quantifications by Means of Integration of Artificial Neural Networks, Genetic Algorithms and Chemometrics for Time-Resolved Analytical Data Multi-Analyt Quantifizierungen mit Hilfe der Integration von künstlichen neuronalen Netzen, genetischen Algorithmen und der Chemometrie für zeitaufgelöste analytische Daten DISSERTATION der Fakultät für Chemie und Pharmazie der Eberhard-Karls-Universität Tübingen zur Erlangung des Grades eines Doktors der Naturwissenschaften 2003 vorgelegt von Frank Jochen Dieterle Tag der mündlichen Prüfung: 25. Juli 2003 Dekan: Prof. Dr. H. Probst 1. Berichterstatter: Prof. Dr. G. Gauglitz 2. Berichterstatter: PD Dr. U. Weimar 3. Berichterstatter: Prof. Dr. J. GasteigerTable of Contents 3 Table of Contents 1. INTRODUCTION_______________________________________________ 6 2. THEORY – FUNDAMENTALS OF THE MULTIVARIATE DATA ANALYSIS10 2.1. Overview of the Multivariate Quantitative Data Analysis_________________________ 10 2.2. Experimental Design ______________________________________________________ 11 2.3. Data Preprocessing _______________________________________________________ 12 2.4. Data Splitting and Validation _______________________________________________ 13 2.5. Calibration of Linear Relationships __________________________________________ 16 2.6.