- -

Defining multivariate raw material specifications via SMB-PLS

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Defining multivariate raw material specifications via SMB-PLS

Mostrar el registro completo del ítem

Borràs-Ferrís, J.; Duchesne, C.; Ferrer, A. (2023). Defining multivariate raw material specifications via SMB-PLS. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 240. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2023.104912

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/205109

Ficheros en el ítem

Metadatos del ítem

Título: Defining multivariate raw material specifications via SMB-PLS
Autor: Borràs-Ferrís, Joan Duchesne, Carl Ferrer, Alberto
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The Sequential Multi-Block Partial Least Squares (SMB-PLS) model inversion is applied for defining analytically the multivariate raw material region providing assurance of quality with a certain confidence level for ...[+]
Palabras clave: Multivariate specifications , Raw materials , Design space , Industry 4,0 , SMB-PLS
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. (issn: 0169-7439 )
DOI: 10.1016/j.chemolab.2023.104912
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2023.104912
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-119262RB-I00/ES/TECNICAS ESTADISTICAS MULTIVARIANTES BASADAS EN VARIABLES LATENTES PARA EL DESARROLLO DE BIOMARCADORES DE IMAGEN PARA LA DIAGNOSIS Y PROGNOSIS DE CANCER DE MAMA/
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//AICO%2F2021%2F111//OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS EN LA INDUSTRIA 4.0 MEDIANTE TÉCNICAS ESTADÍSTICAS MULTIVARIANTES (INDOPT4.0)/
info:eu-repo/grantAgreement/ESF//ACIF%2F2018%2F165/
Agradecimientos:
This work was partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation (PID2020-119262RB-I00) , the Generalitat Valenciana (AICO/2021/111) and the European Social Fund (ACIF/2018/165) .
Tipo: Artículo

recommendations

 

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro completo del ítem