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Application of Non-negative Matrix Factorization in Proficiency Testing
Author(s): LI Shun-yong1, 2, YI Li-hong2, CHEN Yong3, ZHANG Xiao-qin2
Pages: 25-
29
Year: 2013
Issue:
1
Journal: Journal of Shanxi University(Natural Science Edition)
Keyword: 稳健统计分析方法; 非负矩阵分解; 能力验证;
Abstract: 由于以往采用稳健统计分析方法对能力验证数据处理中遇到了诸多问题,如提供信息少,无法恰当描述实验室数据之间的相关性,当测试对象为多组分或多元素时,只能逐一分析单个项目,缺乏整体性,导致当比对内容与对象不断增加时不再适用.为解决此类问题,文章将非负矩阵分解(NMF)引入到能力验证数据处理中,并以CNAL T162和CNAS T0387为例对其测定的数据进行处理.研究表明,该方法可以多层次、多角度对数据进行分析;可将实验室按测试结果及相似性进行分类,便于对检测过程存在问题的查找和分析,也有利于检测实验室对自身测试水平的认识和评价.
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