Partial least squares (PLS) vs support vector machine (SVM) vs artificial neural network (ANN). Which model is the best performer in predicting monosaccharide content of pharmaceutical proteins based on their FT-IR spectrum?
CIRM - Centre Interdisciplinaire de Recherche sur le Médicament - ULiège
Disciplines :
Pharmacy, pharmacology & toxicology
Author, co-author :
Hamla, Sabrina ; Université de Liège - ULiège > Département de pharmacie > Chimie analytique
Sacre, Pierre-Yves ; Université de Liège - ULiège > Département de pharmacie > Chimie analytique
Derenne, Allison; Université libre de Bruxelles - SFMB
Goormaghtigh, Erik; Université libre de Bruxelles - SFMB
Hubert, Philippe ; Université de Liège - ULiège > Département de pharmacie > Chimie analytique
Ziemons, Eric ; Université de Liège - ULiège > Département de pharmacie > Chimie analytique
Language :
English
Title :
Partial least squares (PLS) vs support vector machine (SVM) vs artificial neural network (ANN). Which model is the best performer in predicting monosaccharide content of pharmaceutical proteins based on their FT-IR spectrum?
Publication date :
28 January 2020
Event name :
Conférence Chimiométrie 2020
Event organizer :
CIRM, SFdS
Event place :
Liège, Belgium
Event date :
du 27 janvier 2020 au 29 janvier 2020
Audience :
International
Name of the research project :
Projet Glycalys
Funders :
SPW DGO6 - Service Public de Wallonie. Economie, Emploi, Recherche [BE]
