Projekty finansowane przez NCN


Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Doskonalenie strategii obliczeniowych opartych na hybrydowych modelach ilorazu wiarygodności w analizie podobieństwa dwuwymiarowych sygnałów rejestrowanych w analitycznych technikach sprzężonych

2019/35/D/ST4/00933

Słowa kluczowe:

iloraz wiarygodności chemometria analityczne techniki sprzężone dane typu multiway podobieństwo próbek

Deskryptory:

  • ST4_5: Chemia analityczna
  • ST4_2: Metody spektroskopowe i spektrometryczne
  • ST4_6: Metody instrumentalne w chemii

Panel:

ST4 - Chemia analityczna i fizyczna: chemia analityczna, metody teoretyczne w chemii, chemia fizyczna/fizyka chemiczna

Jednostka realizująca:

Uniwersytet Śląski w Katowicach, Wydział Nauk Ścisłych i Technicznych

woj.

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

dr Agnieszka Maria Martyna 

Liczba wykonawców projektu: 4

Konkurs: SONATA 15 - ogłoszony 2019-09-16

Przyznana kwota: 407 327 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2020-11-18

Zakończenie projektu: 2025-11-17

Planowany czas trwania projektu: 60 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt w realizacji

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (2)
  1. Likelihood ratio-based probabilistic classifier
    Autorzy:
    Agnieszka Martyna, Anders Nordgaard
    Czasopismo:
    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems (rok: 2023, tom: 240, strony: 104862), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.chemolab.2023.104862 - link do publikacji
  2. Likelihood ratio-based probabilistic classifier
    Autorzy:
    Agnieszka Martyna, Anders Nordgaard
    Czasopismo:
    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems (rok: 2023, tom: 240, strony: 104862), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.chemolab.2023.104862 - link do publikacji