Modelling a phenomenon that has spectral data

Details Modelling a phenomenon that has spectral data Modelling a phenomenon that has spectral data

G - Physics

06

F

G06F 15/18 (2006.01) G01R 23/16 (2006.01) G06F 17/10 (2006.01)

Patent

CA 2589176

A method is disclosed for modelling a physical phenomenon that has associated spectral data. The method includes the step of obtaining the spectral data (12) on at least two samples (10) from a material, substrate or electrical activity such as electrical activity of a brain. The method includes performing an analysis of the samples of the phenomenon (15) and storing the spectral data and characteristic information in a library(14). The method includes generating from the library an individualized modelling equation as a function of the spectral data and characteristic information, wherein the modelling equation includes linear and non-linear dimensions and wherein the step of generating includes a type of kernel-learning means (17) for reducing at least the non-linear dimensions associated with the modelling equation. The method may include a validation step in which performance of the model may be assessed based on a simulation of real world use (18), ie. used to predict a property associated with a substance or to predict a physical phenomenon by utilizing the individualized modelling equation.

Procédé de modélisation d'un phénomène physique associé à des données spectrales, lequel comprend l'étape d'obtention des données spectrales (12) sur au moins deux échantillons (10) à partir d'une matière, d'un substrat ou d'une activité électrique, notamment l'activité électrique du cerveau. Le procédé consiste à réaliser une analyse des échantillons du phénomène (15) et à stocker les données spectrales et les informations caractéristiques dans une banque de données (14), à générer à partir de la banque de données une équation de modélisation individualisée en fonction des données spectrales et des informations caractéristiques, laquelle équation comprend des dimensions linéaires et non linéaires et laquelle étape de génération comprend un type de moyens d'apprentissage automatique (17) pour la réduction d'au moins les dimensions non linéaires associées à l'équation de modélisation. Le procédé peut comprendre une étape de validation, dans laquelle l'évaluation des performances du modèle dépend de la simulation d'une utilisation dans le monde réel (18), notamment pour prévoir une propriété associée à une substance ou pour prévoir un phénomène physique par utilisation de l'équation de modélisation individualisée.

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