Математика. 3 класс. Рабочая тетрадь №2 (Виктория Рудницкая)

539 ₽

391 ₽

+ до 80 баллов

Бонусная программа

Итоговая сумма бонусов может отличаться от указанной, если к заказу будут применены скидки.

Купить

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

В наличии больше 30 шт.

В наличии в 179 магазинах. Смотреть на карте

72

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

Тетрадь содержит задачи и упражнения тренировочного характера, служащие для закрепления нового, повторения ранее изученного материала, и задания развивающего характера.
Тетрадь используется в комплекте с учебником «Математика.

3 класс» (авт. В. Н. Рудницкая, Т. В. Юдачева).
Соответствует федеральному государственному образовательному стандарту начального общего образования (2009 г.).

Описание

Характеристики

Тетрадь содержит задачи и упражнения тренировочного характера, служащие для закрепления нового, повторения ранее изученного материала, и задания развивающего характера.
Тетрадь используется в комплекте с учебником «Математика. 3 класс» (авт. В. Н. Рудницкая, Т. В. Юдачева).
Соответствует федеральному государственному образовательному стандарту начального общего образования (2009 г.).

Вентана-Граф

На товар пока нет отзывов

Поделитесь своим мнением раньше всех

Как получить бонусы за отзыв о товаре

1

Сделайте заказ в интернет-магазине

2

Напишите развёрнутый отзыв от 300 символов только на то, что вы купили

3

Дождитесь, пока отзыв опубликуют.

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Книга «Математика. 3 класс. Рабочая тетрадь №2» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу Виктория Рудницкая «Математика. 3 класс. Рабочая тетрадь №2» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.

Многомерная калибровочная модель для вольтамперометрического электронного языка на основе нейронной сети с несколькими выходными вейвлетами

• Абуфадель, Э., Шликер, С.: Обнаружение вейвлетов. Уайли, Нью-Йорк (1999)

  МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Addison, PS: Иллюстрированное руководство по вейвлет-преобразованию. Издательство Института физики, Бристоль (2002)

  CrossRef МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Акай, М.: Частота времени и вейвлеты. В: Akay, M. (ред.) Обработка биомедицинских сигналов: Серия IEEE Press в области биомедицинской инженерии. Wiley — IEEE Press, Пискатауэй (1997)

  Google Scholar

• Алсберг, Б. К., Вудворд, А.М., Келл, Д.Б.: Введение в вейвлет-преобразование для хемометристов: частотно-временной подход. химометр. Интел. лаборатория Сист. 37, 215–239 ​​(1997)

  CrossRef Google Scholar

• Артурссон, Т., Холмберг, М.: Вейвлет-преобразование данных электронного языка. Приводы датчиков B 87, 379–391 (2002)

  CrossRef Google Scholar

• Бахман Г., Наричи Л., Бекенштейн Э.: Фурье и вейвлет-анализ. Спрингер, Нью-Йорк (2000)

  МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Блаттер, К.: Вейвлеты, учебник для начинающих. AK Peters Ltd, Натик, Массачусетс (1988)

  Google Scholar

• Бил, Р., Джексон, Т.: Нейронные вычисления, введение. IOP Publishing Ltd., Бристоль (1992)

  Google Scholar

• Кэннон, М. , Слотин, Дж. Э.: Сети пространственно-частотных локализованных базисных функций для оценки и управления нелинейными системами. Нейрокомпьютинг 9, 293–342 (1995)

  CrossRef МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Циосек, П., Аугустыняк, Э., Вроблевски, В.: Полимерный мембранный ионоселективный и перекрестно-чувствительный электронный язык на основе электродов для качественного анализа напитков. Аналитик. 129, 639–644 (2004)

  CrossRef Google Scholar

• Кокки, М., Идальго-Идальго-де-Сиснерос, Дж.Л., Наранхо-Родригес, И., Паласиос-Сантандер, Дж.М., Сибер, Р., Ульричи, А.: Многокомпонентный анализ электрохимических сигналов в вейвлете домен. Таланта 59, 735–749 (2003)

  CrossRef Google Scholar

• Добеши И., Гроссманн А., Мейер Ю.: Безболезненные неортогональные расширения. Дж. Матем. физ. 27, 1271–1283 (1986)

  CrossRef МАТЕМАТИКА MathSciNet Google Scholar

• Добеши, И. : Десять лекций о вейвлетах. В: Серия региональных конференций CBMS-NSF по прикладной математике, Филадельфия, Пенсильвания. Общество промышленной и прикладной математики, вып. 61 (1992)

  Google Scholar

• Дейзинг А.К., Стоун Д.К., Томпсон М.: Применение электронных носов и языков в анализе пищевых продуктов. Междунар. Дж. Еда. науч. Технол. 39, 587–604 (2004)

  CrossRef Google Scholar

• Ди Лоренцо, П.М., Леммон, К.Х.: Нейронный код вкуса в ядре солитарного тракта крысы: эффекты адаптации. Мозг. Рез. 852, 383–397 (2000)

  Google Scholar

• Дистанте, К., Лео, М., Сицилиано, П., Персо, К.С.: Об изучении методов извлечения признаков для электронного носа. Сенсорные приводы B 87, 274–288 (2002)

  Google Scholar

• Энсафи, А.А., Хайямян, Т. , Табараки, Р.: Одновременное кинетическое определение тиоцианата и сульфида с использованием ранжирования собственных значений и корреляционного ранжирования в нейронной сети с главным компонентом и вейвлетом. Таланта 71, 2021–2028 (2007)

  Перекрёстная ссылка Google Scholar

• Эриксон, Р.П., Доетч, Г.С., Маршалл, Д.А.: Функция вкусового нейронного ответа. J. Gen. Physiol. 49, 247–263 (1965)

  CrossRef Google Scholar

• Файн, Т.Л.: Методология нейронной сети с прямой связью. Спрингер, Нью-Йорк (1999)

  МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Франк, М.: Анализ функций реакции афферентного вкусового нерва хомяка. J. Gen. Physiol. 61, 588–618 (1973)

  CrossRef Google Scholar

• Фриман, Дж. А., Скапура, Д. М.: Нейронные сети: алгоритмы, приложения и методы программирования.

  Аддисон-Уэсли, Редвуд-Сити (1992)

  Google Scholar

• Gallardo, J., Alegret, S., de Roman, M.A., Muñoz, R., Hernandez, P.R., Leija, L., del Valle, M.: Определение иона аммония с использованием электронного языка на основе потенциометрического датчики. Анальный. лат. 36, 2893–2908 (2003)

  Перекрёстная ссылка Google Scholar

• Гарднер, Дж. В., Бартлетт, П. Н.: Электронные носы: принципы и приложения. Издательство Оксфордского университета, Оксфорд (1999)

  Google Scholar

• Гарсон, Дж.: Коннекционизм. В: Залта, Э.Н. (ред.) Стэнфордская энциклопедия философии (2007 г.), http://plato.stanford.edu/

• Госвами, Дж. К., Чан, А. К.: Основы вейвлетов. Уайли, Нью-Йорк (1999)

  Google Scholar

• Грейпс, А. : Введение в вейвлеты. вычисл. науч. англ. 2, 50–61 (1995)

  CrossRef Google Scholar

• Guo, Q.X., Liu, L., Cai, W.S., Jiang, Y., Liu, Y.C.: Прогнозирование движущей силы комплексообразования включения α -циклодекстрина с производными бензола с помощью вейвлет-нейронной сети. хим. физ. лат. 290, 514–518 (1998)

  CrossRef Google Scholar

• Гутес, А., Сеспедес, Ф., Картас, Р., Алегре, С., дель Валье, М., Гутьеррес, Х.М., Муньос, Р.: Многомерная модель калибровки по перекрывающимся вольтамперометрическим сигналам с использованием вейвлетных нейронных сетей . химометр. Интел. лаборатория Сист. 83, 169–179 (2006)

  CrossRef Google Scholar

• Халлок Р.М., Ди Лоренцо П.М.: Временное кодирование в системе вкуса. Неврологи. Биоповеденческий. 30, 1145–1160 (2006)

  Перекрёстная ссылка Google Scholar

• Хассун, М. Х.: Основы искусственных нейронных сетей. MIT Press, Кембридж (1995)

  МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Хайкин С.: Нейронные сети, всеобъемлющая основа. Прентис-холл, река Аппер-Сэдл (1999)

  МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Хебб, Д.: Организация поведения. В: Андерсон, А., Розенфилд, Э. (ред.) Нейрокомпьютинг, основы исследований. MIT Press, Кембридж (1949)

  Google Scholar

• Хейл, К.Э., Уолнат, Д.Ф.: Непрерывные и дискретные вейвлет-преобразования. SIAM Review 31, 628–666 (1989)

  CrossRef МАТЕМАТИКА MathSciNet Google Scholar

• Герц Дж., Крог А., Палмер Р.Г.: Введение в теорию нейронных вычислений. Аддисон-Уэсли, Редвуд-Сити (1991)

  Google Scholar

• Холмберг, М., Эрикссон, М. , Кранц-Рюлькер, К., Артурссон, Т., Винквист, Ф., Ллойд-Спетц, А., Лундстрем, И.: Второй семинар второй сети по искусственное обоняние (NOSE II). Сенсорные приводы B 101, 213–223 (2004)

  Google Scholar

• Хорник К.: Многослойные сети с прямой связью являются универсальными аппроксиматорами. Нейронные сети 2, 359–366 (1989)

  CrossRef Google Scholar

• Ионеску, Р., Льобет, Э., Виланова, X., Брезмес, Дж., Суэграс, Дж.Э., Кальдерер, Дж., Коррейг, X.: Количественный анализ диоксида азота в присутствии моноксида углерода с использованием один полупроводниковый датчик на основе оксида вольфрама и динамическая обработка сигналов. Аналитик 127, 1237–1246 (2002)

  CrossRef Google Scholar

• Ионеску, Р., Льобет, Э., Брезмес, Дж., Виланова, X., Коррейг, X.: Работа с влажностью в качественном анализе монооксида углерода и диоксида азота с использованием датчика триоксида вольфрама и динамического сигнала обработка. Сенсорные приводы B95, 177–182 (2003)

  Google Scholar

• Айенгар С.С., Чо Э.К., Фоха В.В.: Основы вейвлетных нейронных сетей. Чепмен и Холл/CRC, Бока-Ратон (2002)

  Google Scholar

• Джеттер К., Депчински У., Мольт К., Нимёллер А.: Принципы и применение вейвлет-преобразования в хемометрике. Анальный. Чим. Акта. 420, 169–180 (2000)

  CrossRef Google Scholar

• Джонс, Л.М., Фонтанини, А., Кац, Д.Б.: Обработка вкуса: динамический системный подход. Текущее мнение в области нейробиологии 16, 420–428 (2006)

  CrossRef Google Scholar

• Кайзер, Г.: Дружественный справочник по вейвлетам. Биркхойзер, Базель (1994)

  МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Кандель, Э.Р., Шварц, Дж.Х., Джесселл, Т. М.: Принципы нейробиологии, 4-е изд. Макгроу Хилл, Нью-Йорк (2000)

  Google Scholar

• Кац, Д.Б., Николелис, М., Саймон, С.А.: Вкусовая обработка является динамической и распределенной. Текущее мнение в области нейробиологии 12, 448–454 (2002)

  CrossRef Google Scholar

• Хайямян Т., Энсафи А.А., Бенвиди А.: Расширение динамического диапазона определения меди в дифференциальной импульсно-адсорбционной катодной инверсионной вольтамперометрии с использованием вейвлет-нейронной сети. Таланта 69, 1176–1181 (2006)

  CrossRef Google Scholar

• Kugarajah, T., Zhang, Q.: Многомерные кадры вейвлетов. IEEE транс. Нейронная сеть. 6, 1552–1556 (1995)

  CrossRef Google Scholar

• Легин А.В., Рудницкая А.М., Власов Ю.Г., Ди Натале К., Д’Амико А. Особенности электронного языка в сравнении с характеристиками дискретных ионоселективных сенсоров. Сенсорные приводы B 58, 464–468 (1999)

  Google Scholar

• Леунг, А.К., Чау, Ф., Гао, Дж.: Обзор применения вейвлет-методов в химическом анализе: 1989-1997. химометр. Интел. лаборатория Сист. 43, 165–184 (1998)

  CrossRef Google Scholar

• Льобет, Э., Брезмес, Дж., Ионеску, Р., Виланова, X., Аль-Халифа, С., Гарднер, Дж.В., Барсан, Н., Коррейг, X.: Вейвлет-преобразование и нечеткий ARTMAP основанное на распознавании образов для быстрой идентификации газа с помощью датчика газа с микронагревательной пластиной. Сенсорные приводы B 83, 238–244 (2002)

  Google Scholar

• Маллат, С.: Теория разложения сигналов с несколькими разрешениями: вейвлет-представление. IEEE транс. Анальный узор. Мах. Интел. 11, 674–693 (1989)

  CrossRef МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Маллат, С. : Вейвлет-тур по обработке сигналов, 2-е изд. Academic Press, Сан-Диего (1999)

  МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Мейер Ю.: Вейвлеты: алгоритмы и приложения. Общество промышленной и прикладной математики. СИАМ, Филадельфия (1993)

  МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Морено, Л., Картас, Р., Меркочи, А., Алегрет, С., Гутьеррес, Х.М., Лейха, Л., Эрнандес, П.Р., Муньос, Р.: Сжатие данных для моделирования вольтамперометрического электронного языка с искусственными нейронными сетями. Анальный. лат. 38, 2189–2206 (2005)

  CrossRef Google Scholar

• Морено, Л., Картас, Р., Меркочи, А., Алегрет, С., Лейя, Л., Эрнандес, П.Р., Муньос, Р.: Применение вейвлет-преобразования в сочетании с искусственными нейронными сетями для количественной оценки целей на вольтамперометрическом электронном языке. Сенсорные приводы B 113, 487–499 (2006)

  Google Scholar

• Огава Х. , Сато М., Ямасита С.: Множественная чувствительность волокон барабанной струны крысы и хомяка к вкусовым и температурным раздражителям. Дж. Физиол 199, 223–240 (1968)

  Google Scholar

• Уссар Ю., Ривалс И., Персонназ Л., Дрейфус Г.: Обучающие вейвлет-сети для нелинейного динамического моделирования ввода-вывода. Нейрокомпьютинг 20, 173–188 (1998)

  CrossRef МАТЕМАТИКА Google Scholar

• Паласиос-Сантандер, Дж. М., Хименес-Хименес, А., Кубильяна-Агилера, Л. М., Наранхо-Родригес, И., Идальго-Идальго-де-Сиснерос, Дж. Л.: Использование искусственных нейронных сетей с помощью методов уменьшить размеры, чтобы разрешить перекрывающиеся электрохимические сигналы. Сравнительное исследование, включающее другие статистические методы. Микрохим. Acta 142, 27–36 (2003)

  Перекрёстная ссылка Google Scholar

• Риуль, О. , Веттерли, М.: Вейвлеты и обработка сигналов. Журнал IEEE SP 8, 14–38 (1991)

  CrossRef Google Scholar

• Рудницкая А., Элерт А., Легин А., Власов Ю., Бюттгенбах С.: Мультисенсорная система на основе массива неспецифических химических сенсоров и искусственных нейронных сетей для определения неорганические загрязнители в модельных подземных водах. Таланта 55, 425–431 (2001)

  Перекрёстная ссылка Google Scholar

• Румельхарт, Д.Э., Хинтон, Г.Э., Уильямс, Р.Дж.: Изучение внутренних представлений путем распространения ошибок. В: Rumelhart, DE, McClelland, JL (ред.) Параллельная распределенная обработка: исследования микроструктуры познания. Основы, том. 1. Массачусетский технологический институт, Кембридж (1986)

  Google Scholar

• Саркар, Т.К., Су, К.: Учебное пособие по вейвлетам с точки зрения электротехники, часть 2: непрерывный случай. Журнал IEEE Antennas and Propagation 40, 36–49(1998)

  Перекрёстная ссылка Google Scholar

• Скарчелли Ф., Цой А.К.: Универсальная аппроксимация с использованием нейронных сетей с прямой связью: обзор некоторых существующих методов и некоторых новых результатов. Нейронные сети 11, 15–37 (1998)

  CrossRef Google Scholar

• Саймон, С.А., Де Араужо, И.Е., Гутьеррес, Р., Николелис, М.А.: Нейронные механизмы вкуса: код распределенной обработки. Природа Преподобный Neurosci. 7, 890–901 (2006)

  Перекрёстная ссылка Google Scholar

• Табараки Р., Хайямян Т., Энсафи А.А.: Моделирование нейронной сети вейвлетов в QSPR для прогнозирования растворимости 25 антрахиноновых красителей при различных температурах и давлениях в сверхкритическом диоксиде углерода. Дж. Молек. Графическая модель 25, 46–54 (2006)

  CrossRef Google Scholar

• Власов Ю. , Легин А.А. Неселективные химические сенсоры в аналитической химии: от электронного носа к электронному языку. Фрезениус Дж. Анал. хим. 361, 255–260 (1998)

  Перекрестная ссылка Google Scholar

• Винквист, Ф., Холмин, С., Крантс-Рюлькер, К., Уайд, П., Лундстрем, И.: Гибридный электронный язык. Анальный. Чим. Acta 406, 147–157 (2000)

  CrossRef Google Scholar

• Чжан, Дж., Уолтер, Г.Г., Мяо, Ю., Ли, В.Н.В.: Нейронные сети с вейвлетами для функционального обучения. IEEE транс. Обработка сигналов 43, 1485–1497 (1995)

  Перекрёстная ссылка Google Scholar

• Чжан, К., Бенвенист, А.: Сети вейвлетов. IEEE транс. Нейронная сеть. 3, 889–898 (1992)

  CrossRef Google Scholar

• Zhang, X., Oi, J., Zhang, R., Liu, M., Hu, Z., Xue, H., Tao Fan, B. : Прогнозирование значений удержания нафты при программируемой температуре с помощью вейвлетные нейронные сети. вычисл. хим. 25, 125–133 (2001)

  перекрестная ссылка Google Scholar

• Чжун, Х., Чжан, Дж., Гао, М., Чжэн, Дж., Ли, Г., Чен, Л.: Нейронная сеть дискретных вейвлетов и ее применение в осциллографическом хронопотенциометрическом определении. химометр. Интел. лаборатория 59, 67–74 (2001)

  CrossRef Google Scholar

Скачать ссылки

Инструментальное измерение вкусовых качеств пива с помощью электронного языка.

• DOI:10.1016/j.aca.2009.05.008
• Идентификатор корпуса: 205206273

 @article{Rudnitskaya2009InstrumentalMO,
  title={Инструментальное измерение вкусовых качеств пива с помощью электронного языка. },
  author={Алиса Рудницкая, Евгений Польшин, Дмитрий О. Кирсанов, Йерун Ламмертин, Барт М. Николай, Даан Сэзон, Фредди Р. Дельво, Филип Дельво и Андрей Легин},
  журнал = {Analytica chimica acta},
  год = {2009},
  объем={646 1-2},
  страницы={
          111-8
        }
} 

• A. Rudnitskaya, E. Polshin, A. Legin
• Опубликовано 30 июля 2009 г.
• Химия, Медицина
• Analytica chimica Acta

Посмотреть на Pubmed

Doi.org

Инструментальный измерение вино с использованием электронного языка

Электронный язык на основе потенциометрических химических датчиков был оценен как быстрый инструмент для количественного определения горечи в красных винах и обнаружил, что вина с горьким вкусом имеют более высокие концентрации фенольных соединений, чем вина без горечи.

Электронный язык в качестве инструмента для экспресс-анализа пива.

• Польшин Э., Рудницкая А., Ламмертин Дж.

• Химия, медицина

  Таланта

• 2010

Сенсорная оценка и электронные вкусовые характеристики языка для определения вкуса воды.

• Л. Сипос, А. Гере, Д. Соллёши, З. Ковач, З. Кокаи, А. Фекете

• Математика, медицина

  Журнал пищевых наук

• 2013

Результаты показали, что продукты, произведенные под разными торговыми марками, но с одинаковыми ароматами, имели очень похожие сенсорные профили, и было исследовано сходство между чувствительностью обученного человека и устройства электронного языка.

Инструментальные методы (спектроскопия, электронный нос и язык) как инструменты прогнозирования вкуса и аромата напитков: преимущества и ограничения.

• Х. Смит, Д. Коццолино

• Химия, медицина

  Химические обзоры

• 2013

промышленность.

Инструментальное измерение сенсорных дескрипторов вина с использованием вольтамперометрического электронного языка

• X. Cetó, A. González-Calabuig, J. Capdevila, A. Puig-Pujol, M. Valle

• Материаловедение

• 2015

Сравнение обученной сенсорной панели и электронного языка при оценке гидролизатов горького молочного белка , М. О’Салливан

Математика

2014

Классификация пива с помощью потенциометрического электронного языка.

• X. Чето, М. Гутьеррес-Капитан, Даниэль Кальво, М. дель Валье

• Chemistry

  Food chemistry

• 2013

Evaluation of Sweet Sauce Characteristic Taste Based on Electronic Tongue Technology

• M. Huang, Lu Wang, Baoguo Sun, Hong-Yu Tian

• Chemistry

• 2012

Коммерческий электронный язык (ЭТ) со специальными датчиками применялся для различения вкуса и физико-химической характеристики семи видов сладких соусов. Ответные сигналы датчиков ЭТ были…

Корреляция сенсорной горечи в гидролизатах молочного белка: сравнение моделей прогнозирования, построенных с использованием сенсорных, хроматографических данных и данных электронного языка.

• J. Newman, T. Egan, N. Harbourne, D. O’Riordan, J. Jacquier, M. O’Sullivan

• Химия, медицина

  Talanta

• 2014

08 Электроника язык к анализу бренди

• X. Cetó, M. Llobet, Joan Marco, M. Valle

• Информатика

• 2013

В этой работе сообщается о применении вольтамперометрического электронного языка (ЭТ) для анализа бренди, в частности, для их классификации в соответствии с оценками, полученными квалифицированной сенсорной комиссией…

ПОКАЗАНО 1 -10 ИЗ 38 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантность Наиболее влиятельные статьиНедавность

Анализ вкуса томатов с использованием двух типов электронных языков

• K. Beullens, P. Mészáros, J. Lammertyn

• Химия, биология

• 2007

Оценка итальянского вина электронным языком: распознавание, количественный анализ и корреляция с сенсорным восприятием человека

• А. Легин, А. Рудницкая, Л. Львова, Ю. Власов , C. Natale, A. D’Amico

• Химия

• 2003

Сравнение сенсорных и потребительских результатов с электронными датчиками носа и языка для яблочных соков

• R. N. Bleibaum, T. Stone, H. Stone С. Лабреш, Эммануэль Сен-Мартен, С. Исз

• Психология

• 2002

, прогнозируя органолептическую стабильность пива из химических данных с использованием многомерного анализа

• L. Guido, Andreia Curto, P. Boivin, Nizar Benismail, C. Goncalves, A. A. A. Barros

• 4

• 9

• 2007

Задержка увядания вкуса для продления срока годности пива — одна из самых серьезных задач, стоящих сегодня перед пивоваренной промышленностью. В этом исследовании серия лагеров была сварена с использованием пяти…

Прогноз сенсорных дескрипторов итальянского красного вина на основе электронного носа, электронного языка и спектрофотометрических измерений с помощью регрессионных моделей генетического алгоритма

• S. Buratti, D. Ballabio, S. Benedetti, M. S. Cosio

• Информатика

• 3 2007

Распознавание жидкой и мясной пищи с помощью «электронного языка»

• Рудницкая А.В., Селезнев Б.В., Селезнев Ю.В. Д. Власов

• Химия

• 2002

Электронный язык, состоящий из тридцати потенциометрических химических датчиков и средств распознавания образов для обработки данных, использовался для анализа минеральных вод, кофе, безалкогольных напитков и мяса… -инфракрасная спектроскопия: технико-экономическое обоснование

• Р. Каруи, Л. Пиллонель, Э. Шаллер, Жак-Оливье Боссе, Дж. Бердемакер

• Химия

• 2007

Sensory and Instrumental Flavour Analysis of Wort Brewed with Dark Specialty Malts

• S. Coghe, Els Martens, Hélène D’Hollander, P. Dirinck, F. Delvaux

• Chemistry

• 2004

Для изучения вкуса темных специальных солодов образцы сусла варили с использованием различных солодов и оценивали с помощью органолептического и инструментального анализа.