In-depth investigation of the effects of different preprocessing strategies on infrared spectroscopic data
Farklı veri-önişleme stratejilerinin kızılötesi spektrokopisi verileri üzerindeki etkilerinin derinlemesine incelenmesi
- Tez No: 705013
- Danışmanlar: PROF. DR. DURMUŞ ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya, Chemistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Deneysel veriler toplanırken, istenen ilgili bilgilerin çıkarılmasını engelleyebilecek birkaç sahte değişkenlik kaynağı içerebilirler, bu nedenle kemometrik yaklaşımlarla bu şekilde işlenebilmeleri nadiren olasıdır. Son yıllarda, yakın kızılötesi kullanıcıları için temel bilgiler aracılığıyla daha iyi modeller sağlamak amacıyla, veri ön işleme teknikleri, kemometrik modellemenin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Ön işleme tekniklerinin amacı, spektrumdaki istenmeyen fiziksel artıkları azaltarak çok değişkenli regresyonun başarısını arttırmaktır. Bu tez, mevcut ön işleme tekniklerinin teorisini açıklar ve uygulamalarının nitel ve nicel sonuçlarını karşılaştırır. Ortalama merkezleme, saçılım düzeltme yöntemleri ve spektral türevler, bu tezde kullanılan ön işleme tekniklerinin örnekleridir. Bu teknikler ve bunların kombinasyonları, en iyi ön işleme stratejisini bulmak için uygulanmıştır. Sonuçları gözlemleyebilmek ve uygulanan yöntemlerin etkilerini karşılaştırabilmek için kısmi en küçük kareler ve genetik algoritma tabanlı ters en küçük kareler, çok değişkenli kalibrasyon yöntemleri olarak gerçekleştirilmiştir. Ham verilerin kalibrasyon sonuçları, ön işleme teknikleri uygulanan verilerin sonuçları ile karşılaştırıldığında, bu tekniklerin uygulanmasından sonra standart tahminleme hatası (SEP) değerlerinde düşüş gözlemlenmiştir, ki bu sonuçların iyi yönde etkilendiğini göstermektedir. Fakat daha net karşılaştırma yapabilmek amacıyla bağımlı örneklem t-testi uygulanmıştır. Sonuçlar, %95 güven aralığında anlamlı bir fark olmadığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Whenever collecting experimental data, they may contain several spurious sources of variability which can hinder the extraction of the desired relevant information so that it is rarely the case that they can be processed as such by chemometrics approaches. In recent years, pre-processing techniques has become an integral part of chemometrics modeling with the purpose of providing better endmodels through fundamental knowledge for Near-Infrared (NIR) users. The aim of pre-processing techniques is to improve success of multivariate regression by reducing undesired physical phenomena in the spectra. This thesis describes the theory of present pre-processing techniques and compares the qualitative and quantitative results of their application. Mean centering, scatter-correction methods and spectral derivatives are the instances of those pre-processing techniques used in this thesis. Those techniques and combinations of them have been applied in order to find the best pre-processing strategy. To be able to observe the results and compare the effects of the applied methods, Partial Least Squares and Genetic Inverse Laast Squares are carried out as multivariate calibration methods. When comparing the calibration results of raw data with pre-processing techniques applied data, decreasement standard eror of prediction (SEP) values observed after appliying those techniques, which is good manner. However, better in comparison, t-Test: Paired Two Sample for Means applied. The results demontrates that there is no significant difference within 95% confidence level.
Benzer Tezler
- Yan kanal saldırılarının derin öğrenme tabanlı analizi
Deep learning-based analysis of sidechannel attacks
SENA ASLIBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ÇAVUŞOĞLU
- Multi-scale rainfall predictions using data-driven models with advanced data preprocessing techniques
Gelişmiş veri ön işleme teknikleriyle veri odaklı modeller kullanarak çok ölçekli yağış tahminleri
KÜBRA KÜLLAHCI
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Dairesellikten kaçıklığın silindirik kabuk yapıların burkulma basıncına etkilerinin incelenmesi ve denizaltı mukavim teknesi burkulma analizi tatbiki
The investigation of the effects of out-off-roundness on the buckling pressure of the cylindrical shell structures and application of submarine pressure hull buckling analysis
BAYCAN TOPTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ERGİN
- Matematik öğretmen adaylarının modelleme etkinlikleri ve performansı sürecinde düşünme ve görselleme becerilerinin incelenmesi
Investigating thinking and visualisation skills of pre-service mathematics teachers in modelling activities and performance
HALİL İBRAHİM TAŞOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
MatematikMarmara ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ DELİCE
- Saçıcıların elastik dalga saçılımı ile görüntülenmesi
Imaging of scatterers through elastic wave scattering
UTKU HARMANKAYA
Doktora
Türkçe
2023
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE KAŞLILAR ŞİŞMAN