Máquina de soporte vectorial (SVM) para calibración multivariada de propiedades mecánicas del polipropileno usando espectroscopia de infrarrojo cercano

Cuadro Noriega, Yeison Enrique

dc.contributor.advisor	Johnson Restrepo, Boris Gabriel (Asesor)
dc.contributor.author	Cuadro Noriega, Yeison Enrique
dc.date.accessioned	2020-02-10T15:00:42Z
dc.date.available	2020-02-10T15:00:42Z
dc.date.issued	2016
dc.identifier.citation	TM515.25 / C22	es
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/11227/9631
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.57799/11227/1377
dc.description	Tesis (Magister en Química)-- Universidad de Cartagena. Facultad de Ciencias Exactas Naturales. Maestría en Química. 2016	es
dc.description.abstract	En este trabajo exploramos el uso de la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR-Near Infrared) para la recolección de datos vibracionales en conjunto con las técnicas quimiométricas como máquinas de soporte vectorial (SVM) y la regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) las cuales sustraen la información necesaria de los espectros NIR para desarrollar curvas de calibración capaces de predecir las propiedades mecánicas del polipropileno anteriormente descritas en un tiempo mucho más corto y un costo más bajo.	es
dc.format.medium	application/pdf
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Universidad de Cartagena	es
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject	Ecuación de Schrodinger	es
dc.subject	Funciones de onda - Análisis	es
dc.title	Máquina de soporte vectorial (SVM) para calibración multivariada de propiedades mecánicas del polipropileno usando espectroscopia de infrarrojo cercano	es
dc.type	Trabajo de grado - Maestría	spa
dc.rights.access	openAccess