| Department of Food Science | |||||||||||||
| Earliest Possible Year | |||||||||||||
| Duration | 1 semester | ||||||||||||
| Credits | 6 (ECTS) | ||||||||||||
| Course Level | Joint BSc and MSc | ||||||||||||
| Examination | oral examination Aid allowed Description of Examination: 13-point scale, internal examiner Description of Examination: Dates of Exam: | ||||||||||||
| Organisation of Teaching | Forelæsninger: 1 skemamodul pr. uge Øvelser: 3 timer ugentligt | ||||||||||||
| Block Placement | E6, efterår Tirsdag 13-16 | ||||||||||||
| Teaching Language | Danish | ||||||||||||
| Restrictions | 50 | ||||||||||||
| Course Objectives | |||||||||||||
| Formålet med kurset er at indføre den studerende i centrale eksplorative kemometriske teknikker samt at demonstrere deres anvendelser inden for forskning og udvikling (primært inden for levnedsmiddelområdet, men eksempler fra medicin, miljø, agroteknologi m.v. inddrages ). Den studerende vil efter fuldført kursus være i stand til selvstændigt at anvende dataanalysemetoderne i praksis. | |||||||||||||
| Course Contents | |||||||||||||
| I al industri og forskning udføres der dagligt et meget stort antal fysiske og kemiske målinger og kvalitetsanalyser på alle typer af materialer, processer og produkter. Eksplorativ dataanalyse/kemometri tilbyder helt nye muligheder for at udnytte disse multivariate datasæt takket være moderne computerteknologi. Kurset vil omhandle en trin-for-trin teoretisk indføring i eksplorativ dataanalyse/kemometri underbygget med praktiske eksempler samt en kort introduktion til moderne måleteknikker. Metoder til eksplorativ analyse (Principal Component Analysis), klassifikation (SIMCA, Diskriminant-Partial Least Squares) og kalibrering (Principal Component Regression og Partial Least Squares Regression) behandles. Der vil blive givet en kort gennemgang af moderne spektroskopiske metoder. Til øvelserne anvendes specielt software, hvortil der vil blive givet en grundig instruktion. Begrundelse: Grafisk orienteret software bevirker effektiv udnyttelse af computerteknikkens muligheder til analyse af komplekse datasæt. Metoderne kan direkte bruges i industrien/forskningen og vil give den studerende et effektivt redskab for at tilvejebringe praktiske løsninger i erhvervet og forskningen. | |||||||||||||
| Teaching And Learning Methods | |||||||||||||
| Forelæsninger, gæsteforelæsninger og computerøvelser. Projektopgaven baseres på datasæt fra Kemometrigruppen, MLI, KVL. | |||||||||||||
| Course Litterature | |||||||||||||
| Kim Esbensen: Multivariate Data Analysis - in Practice (2002); Rasmus Bro: Håndbog i multivariabel kalibrering (1996, ikke obligatorisk). Desuden relevante noter og artikler og specielt udarbejdet kursusmateriale. | |||||||||||||
| Course Coordinator | |||||||||||||
| Lars Nørgaard, lan@life.ku.dk, Department of Food Science, Phone: 35333212 | |||||||||||||
| Study Board | |||||||||||||
| Study Committee LSN | |||||||||||||
| Course Scope | |||||||||||||
| |||||||||||||