WIPO logo
Mobile | Deutsch | English | Español | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文 | العربية |
PATENTSCOPE

Recherche dans les collections de brevets nationales et internationales
World Intellectual Property Organization
Recherche
 
Options de navigation
 
Traduction
 
Options
 
Quoi de neuf
 
Connexion
 
Aide
 
Traduction automatique
1. (WO2000052433) TECHNIQUES D'ANALYSE SPECTRALE PAR LA METHODE DES MOINDRES CARRES MULTIDIMENSIONNELLE HYBRIDE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2000/052433    N° de la demande internationale :    PCT/US2000/005750
Date de publication : 08.09.2000 Date de dépôt international : 03.03.2000
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    03.10.2000    
CIB :
G01J 3/28 (2006.01)
Déposants : SANDIA CORPORATION [US/US]; P.O. Box 5800, Albuquerque, NM 87185 (US)
Inventeurs : HAALAND, David, M.; (US)
Mandataire : MORGAN, DeWitt, M.; Rodey Law Firm, P.O. Box 1888, Albuquerque, NM 87103-1888 (US)
Données relatives à la priorité :
60/123,114 05.03.1999 US
Titre (EN) HYBRID LEAST SQUARES MULTIVARIATE SPECTRAL ANALYSIS METHODS
(FR) TECHNIQUES D'ANALYSE SPECTRALE PAR LA METHODE DES MOINDRES CARRES MULTIDIMENSIONNELLE HYBRIDE
Abrégé : front page image
(EN)A hybrid multivariate spectrographic prediction method combines the qualitative interpretation, spectral shape addition capability of classical least squares multivariate calibration and prediction methods with the factor analysis methods of partial least squares or principal component regression. The method is used to estimate the quantity of at least one known constituent or property in a sample through the use of both a classical least squares calibration model and an inverse algorithm such as for example partial least squares or principal components regression.
(FR)La présente invention concerne une technique de prédiction spectrographique multidimensionnelle hybride combinant l'interprétation qualitative, la capacité d'addition de forme spectrale de l'étalonnage multidimensionnel par la méthode des moindres carrés classique et des techniques de prédiction avec des méthodes d'analyse factorielle de régression partielle par la méthode des moindres carrés ou par la méthode en composante principale. La technique est utilisée afin d'estimer la quantité d'au moins un constituant ou d'une propriété connus dans un échantillon au moyen à la fois d'un modèle d'étalonnage par la méthode des moindres carrés classique et d'un algorithme inverse tel que, par exemple, une régression partielle par la méthode des moindre carrés ou par la méthode en composantes principales.
États désignés : AE, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BY, CA, CH, CN, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, EE, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, NO, NZ, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK, SL, TJ, TM, TR, TT, TZ, UA, UG, UZ, VN, YU, ZA, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (GH, GM, KE, LS, MW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, CH, CY, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)