Application de la PCA-3 ways (ou PCA multimode) à des données physico-chimiques environnementales
Bases du langage Pascal : vers le langage Objets
Chimiométrie
Complément distribué aux étudiants de 3ème cycle chimie de l'UFR Sciences à Nice
Ce document propose un tour général de la philosophie du développement d'un projet informatique et présente les points suivants : I _ Transition entre Pascal procédural et Pascal Objets 1. Bref historique du langage objet 2. Qu'est-ce qu'un objet = notion de classe 3. Présentation de Delphi 1) Généralités : Qu'est-ce que la programmation événementielle ? 2) Interfaçe utilisateur 3) Inspecteur d'objets 4. Présentation de la hiérarchie de classe de Delphi II_ Le langage objets : la notion de classe, le retour 1. Structure du programme principal sous Delphi 2. Anatomie d'une classe III_La bibliothèque de composants visuels : VCL 1. Les composants 2. Propriétés et événements 3. Le paramètre SENDER IV_Organisation et développement d'une application : notion de projet 1. Applications Windows : Description et conseils pour une application ergonomique 2. Conseils sur la conception et la réalisation d'un projet
Ce document présente une étude physicochimiques de la lagune de Venise avec un traitement chimiométrique des données selon une méthode dite "multimodes" utilisant le modèle de Tucker. Il s'agit d'un exemple pédogique et détaillé de l'emploi de ce type de méthode statistique qui étend considérablement les possibilités des méthodes traditionnelles telles que la PCA.
Eléments de cours dispensé aux étudiants du DESS ErgoNTIC de l'UFR Lettres et Sciences Humaines à Nice
I_ LES TECHNIQUES DITES NON SUPERVISÉES : PCA, HCA_____________________6 I.1 Analyse en composantes principales (PCA)______________________________6 I.2 Analyse taxonomique_______________________________________________15 II_ LES MÉTHODES DE MODÉLISATION MULTIVARIÉES : PCR, PLS________________23 II.1 La PCR_________________________________________________________ 25 II.2 La PLS__________________________________________________________27 III_ LES TECHNIQUES DITES SUPERVISÉES : LDA, KNN, SIMCA, RÉSEAUX À COUCHES___33 III.1 Lanalyse discriminante (LDA)________________________________________33 III.2 Méthode des k plus proches voisins (kNN)______________________________38 III.3 Méthode SIMCA___________________________________________________41 III.4 Les réseaux de neurones à couches__________________________________ 45 III.4.1 Applications des réseaux à couches à des problématiques alimentaires_____ 50 IV_ RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES_____________________________________ 55
Initiation à l'apprentissage du Pascal Objet et de Delphi
Complément de cours sur l'utilisation des statistiques en chimie
Vers l'oral du CAPES
Langage Informatique
Vous trouverez sur ces pages divers documents pour l'enseignement de la chimie, de la chimiométrie, des statistiques et des langages informatiques dits langages objets. La reproduction et l'utilisation de ces documents est libre à la condition de mentionner l'auteur et la source où vous les avez trouvés, c'est à dire sur ce site dont l'adresse est www.easypeak.com/xanthophylles
Documents pour l'Enseignement
Accueil Curriculum Vitae Documentation Résultats du concours IR INRA 2008 Enseignement Publications Recherche Vulgarisation scientifique Thèse Agrégation de Sciences Physiques CAPES_CAPLP 2008 Liens Logiciels Développements Easypeak (TM) GlycerolSoft (TM) ProfileReader VueMicro (TM) Protection des oeuvres numériques Contact FORUM(c) Copyright Christophe Cordella :Tous droits réservés
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I_ LES TECHNIQUES DITES NON SUPERVISÉES : PCA, HCA_____________________6 I.1 Analyse en composantes principales (PCA)______________________________6 I.2 Analyse taxonomique_______________________________________________15 II_ LES MÉTHODES DE MODÉLISATION MULTIVARIÉES : PCR, PLS________________23 II.1 La PCR_________________________________________________________ 25 II.2 La PLS__________________________________________________________27 III_ LES TECHNIQUES DITES SUPERVISÉES : LDA, KNN, SIMCA, RÉSEAUX À COUCHES___33 III.1 Lanalyse discriminante (LDA)________________________________________33 III.2 Méthode des k plus proches voisins (kNN)______________________________38 III.3 Méthode SIMCA___________________________________________________41 III.4 Les réseaux de neurones à couches__________________________________ 45 III.4.1 Applications des réseaux à couches à des problématiques alimentaires_____ 50 IV_ RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES_____________________________________ 55
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