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Glyphosate detection by voltammetric techniques. A comparison between statistical methods and an artificial neural network

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Glyphosate detection by voltammetric techniques. A comparison between statistical methods and an artificial neural network

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Laguarda-Miro, N.; Werner Ferreira, F.; Garcia-Breijo, E.; Ibáñez Civera, FJ.; Gil Sánchez, L.; Garrigues Baixauli, J. (2012). Glyphosate detection by voltammetric techniques. A comparison between statistical methods and an artificial neural network. Sensors and Actuators B: Chemical. 171-172:528-536. doi:10.1016/j.snb.2012.05.025.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/64468

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Metadatos del ítem

Título: Glyphosate detection by voltammetric techniques. A comparison between statistical methods and an artificial neural network
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Química y Nuclear - Departament d'Enginyeria Química i Nuclear
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica
Fecha difusión:
Resumen:
Glyphosate quantification methods are complex and expensive, and its control in natural water bodies is getting more important year after year. In order to find a new system that facilitates the detection of glyphosate, ...[+]
Palabras clave: Artificial neural network , Microcontroller , Glyphosate , Voltammetry , Partial Least Squares , Mathematical modeling
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Sensors and Actuators B: Chemical. (issn: 0925-4005 )
DOI: 10.1016/j.snb.2012.05.025
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.snb.2012.05.025
Patrocinador:
Universitat Politècnica de Valencia (Programa ADSIDEO-COOPERACIÓ 2010)
MICINN (MAT2009-14564-C04-02)
GVA (PPC/2011/019)
Tipo: Artículo

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