IRIS
ARMANINO, CARLA
 Distribuzione geografica
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Continente #
EU - Europa 5.170
Totale 5.170
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Nazione #
IT - Italia 5.170
Totale 5.170
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Città #
Genova 3.472
Rapallo 689
Genoa 549
Vado Ligure 446
Bordighera 14
Totale 5.170
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Nome #
V-PARVUS 2010. An extendable package of programs for explorative data analysis, classification and regression analysis. Dip Chimica e Tecnologie Farmaceutiche, University of Genova. Free available at http://www.parvus.unige.it 411
PARVUS: an Extendable Package of Programs for Data Exploration, Classification and Correlation 275
Chemometric Analysis of Tuscan Olive Oils 144
Methods of Varimax Rotation in Factor Analysis with Applications in Clinical and Food Chemistry 143
Characterization of wheat by four analytical parameters. A chemometric study 141
NIR and UV-vis spectroscopy, artificial nose and tongue: Comparison of four fingerprinting techniques for the characterisation of Italian red wines 140
Study of oils from Calabrian olive cultivars by chemometric methods 133
Pattern recognition of particulate-bound pollutants sampled during a long term urban air monitoring scheme 124
A class modelling technique based on potential functions 124
Combining information from headspace mass spectrometry and visible spectroscopy in the classification of the Ligurian olive oils 118
Clustering with dendrograms on interpretation variables 114
Characterization and discrimination of different aged "Aceto Balsamico Tradizionale di Modena" products by head space mass spectrometry and chemometrics 113
Classification of olive oils from their fatty acid composition 111
Chemometrics in Food Chemistry 111
Transfer of calibration function in near-infrared spectroscopy 110
V-PARVUS 2003: The evolution of the oldest package of programs with chemometrics techniques developed for personal computers. 107
A chemometrical approach for classification of vinegars by headspace mass spectrometry 106
Three-Mode Principal Component Analysis of monitoring data from Venice lagoon 106
Characterisation of PDO olive oil Chianti Classico by non-selective (UV-Visible, NIR, MIR spectroscopy) and selective (fatty acid composition) analytical techniques 106
Optimisation of a new headspace mass spectrometry instrument. Discrimination of different geographical origin olive oils 105
3-Way PCA as a powerful display method in environmental and food problems 104
Modelling aroma of three Italian red wines by headspace-mass spectrometry and potential functions 100
3-way PCA in water characterization by chemical measurements. A study on the Venice Lagoon 98
Hirsuthism: A Multivariate Approach of Feature Selection and Classification 96
Principal component analysis application in polycyclic aromatic hydrocarbons "Mussel Watch" analyses for source identification 96
Pattern recognition study of biochemical assays for liver function 91
Acidi grassi degli animali acquatici: uno studio chemiometrico 86
Valutazione delle caratteristiche dell'olio di oliva in funzione dell'annata di produzione mediante metodi di classificazione multivariati 84
Chemometrical analysis of tuscan oils by PARVUS and AUTOCAD as a display output 83
Simplified Non Linear Mapping of chemical data 80
La calibrazione in NIRS: procedimenti di calcolo e di convalida della funzione di calibrazione 79
3-Way Principal Component Analysis delle concentrazioni di specie inorganiche in campioni di acqua e sedimento prelevati nel fiume Tronto 79
Multivariate feature selection and classification in discriminating 3 white wines from Latium 78
3-way PCA and its applications in environmental and food chemistry 77
A.P.R.I.: A Program for Reference Intervals 77
Feature selection in NIR spectra of Brassica Juncea seeds by IPW-PLS and UVE-PLS 74
Selection of the NIRS regions predictive of fatty acid and erucic acid contents in Brassica juncea seeds by interval-PLS and genetic algorithm-PLS 68
Analisi dei dati provenienti dal monitoraggio chimico analitico delle acque della laguna veneta: dalla Analisi dei Componenti Principali alla 3-way PCA 68
Selection of the NIRS regions predictive of oil and erucic acid contents in samples of Brassica juncea by Genetic Algorithm-PLS 67
Adattamento dei metodi di classificazione basati sulle funzioni potenziali a metodi di modellamento 67
Metodi chemiometrici di modellamento in HS-MS di campioni di olio di oliva extra vergine Ligure. 63
NIRS fingerprints per la caratterizzazione di due vini rossi italiani: modellamento con SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogy) 63
Ageing and oxidation processes of olive oil samples during storage followed by near infrared spectroscopy 61
Indicator Function and Double Cross Validation for the Number of Principal Components 57
Regressione non-lineare con algoritmo ACE: variante estrapolativa e convalida completa nell'accoppiamento con il metodo dei minimi quadrati parziali (PLS) 51
HS-MS: una risposta multivariata per l’ottimizzazione della strumentazione nella discriminazione di sostanze alimentari. 48
Un metodo di classificazione basato su decisioni binarie (TREE) per la caratterizzazione della DOP ‘Chianti Classico’ 48
Definizione di intervalli di fiducia per le tecniche di classificazione e di regressione multivariate. Selezione delle variabili mediante algoritmi genetici. 45
Metodi di modellamento nella definizione di tipicità di un alimento 42
Tecniche di modellamento multivariate e relativi programmi per computers in BASIC MS-DOS 42
HS-MS: studio chemiometrico di un olio extra vergine di oliva monovarietale (Carolea) calabrese. 42
Il naso artificiale (HT-MS) e Parvus: un’unione felice. Alcuni esempi di misure dell’aroma di campioni alimentari 42
L'estensione del package PARVUS: metodi di clustering, modellamento, correlazione 42
Il trasferimento dell'equazione di calibrazione tra diversi strumenti in NIRS 41
Totale 5.181
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Totale Lug Ago Sett Ott Nov Dic Gen Feb Mar Apr Mag Giu
2019/2020800 0 0 0 0 0 0 189 46 95 237 173 60
2020/2021230 13 20 20 17 15 32 11 12 40 24 17 9
2021/2022673 9 55 45 108 18 29 44 174 18 52 33 88
2022/2023844 67 43 53 66 122 152 12 84 111 10 78 46
2023/2024350 12 46 16 34 28 41 31 40 20 4 35 43
2024/2025503 70 79 38 57 148 109 2 0 0 0 0 0
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