Use este identificador para citar o ir al link de este elemento: http://hdl.handle.net/1843/69279
Tipo: Tese
Título: Raman spectra-based structured classificatory analysis of quinoidal and derivative molecular systems: an unsupervised machine learning approach
Autor(es): Arthur Patrocínio Pena
primer Tutor: Ado Jorio de Vasconcelos
primer miembro del tribunal : Omar Paranaiba Vilela Neto
Segundo miembro del tribunal: Luiz Gustavo de Oliveira Lopes Cançado
Tercer miembro del tribunal: Antonio Gomes de Souza Filho
Cuarto miembro del tribunal: Mário Sérgio de Carvalho Mazzoni
Quinto miembro del tribunal: Alexandre Magno Rodrigues Teixeira
Resumen: This work brings a classificatory analysis method based on the vibrational Raman spectra of 38 quinones and related structures, spectrally ordering and classifying the compounds. The molecular systems are relevant for chemical and biological processes, with applications in pharmacology, toxicology and medicine. The classificatory strategy uses a combination of principal component analysis with k-Means clustering methods. Both theoretical simu- lations and experimental data are analysed, thus establishing their spectral characteristics, as related to their chemical structures and properties. The protocol introduced here should be broadly applicable in other molecular and solid state systems, providing a strucured protocol form materials study based in Raman spectroscopy and machine learning.
Abstract: Este trabalho traz um método de análise classificatória baseado nos espectros vibracionais Raman de 38 quinonas e estruturas relacionadas, ordenando e classificando espectralmente os compostos. Os sistemas moleculares são relevantes para processos químicos e biológicos, com aplicações em farmacologia, toxicologia e medicina. A estratégia classificatória usa uma combinação de análise de componentes principais com métodos de agrupamento k-means. Tanto as simulações teóricas como os dados experimentais são analisados, estabelecendo assim as suas características espectrais, relacionadas com as suas estruturas e propriedades químicas. O protocolo introduzido aqui deve ser amplamente aplicável em outros sistemas moleculares e de estado sólido, servindo de base para um protocolo de estudo de materiais fundamentado em espectroscopia Raman e aprendizado de máquina.
Asunto: Espectroscopia de Raman
Quinona
Aprendizado do computador
Idioma: eng
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución: UFMG
Departamento: ICX - DEPARTAMENTO DE FÍSICA
Curso: Programa de Pós-Graduação em Física
Tipo de acceso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/69279
Fecha del documento: 11-ago-2023
Aparece en las colecciones:Teses de Doutorado



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