Molegro Data Modeller 2009 v2.1.0

Molegro Data Modeller – статистическая программа для обработки и анализа различной информации, а также для моделирования и визуализации экспериментальных данных. Программа обладает удобным интерактивным пользовательским интерфейсом и идеальна для быстрого и интуитивного исследования экспериментальных данных или для оперативного решения производственных задач в качестве альтернативы сложным системам контроля технологических процессов с применением устройств с числовым программным управлением. Помимо прочего, Molegro Data Modeller содержит специальный модуль для работы с молекулярными структурами (Chemistry Module).
С его помощью можно импортировать химическую информацию в SDF- или SMILES-форматах, создавать 2D-изображения молекул, представлять молекулы на отдельных страницах, в одной или более ячейках таблиц или на 2D-графиках. Это позволяет сопоставлять и анализировать свойства и структурные характеристики химических веществ, что значительно облегчает интерпретацию результатов экспериментов. Данный модуль используется, как правило, для работы с не очень большими по размеру органическими соединениями (типа лекарственных препаратов); он не предназначен для работы с крупными макромолекулами типа протеинов.

Тип лицезнии: Shareware
Название: Molegro Data Modeller 2009 v2.1.0
Год выпуска: 2009
Оф. сайт: [Вы должны быть зарегистрированы и подключены, чтобы видеть эту ссылку]
Разработчик: Molegro
Платформа: Windows
Язык интерфейса: Aнглийский
Совместимость с Vista: Полная
Активатор:имеется

О файле

Название: Molegro.Data.Modeller.2009.v2.1.0_NULL.rar
Формат: Архив
Расширение: *.RAR

Размер: 11,4 Мб

Основные функциональные возможности программы:

• Регрессия: множественная линейная регрессия, метод частичных наименьших квадратов, поддержка векторных машин и нейронных сетей.
• Классификация: K-ближайшие соседи и поддержка векторных машин.
• Химия: 2D-изображения на больших листах, в таблицах и на графиках. Поддержка форматов SDF и SMILES.
• Визуализация: гистограммы, 2D-графики рассеяния, 3D-графики, and Spring-Mass Maps.
• Кластерирование: K-методы кластерирования и кластерирование на основе плотности.
• Простота выделения признаков и перекрестной проверки при вводе параметров и в процессе работы (с помощью встроенных мастеров настройки).
• Автоматическая тонкая подстройка параметров регрессионной модели.
• Анализ главного компонента (PCA).
• Встроенные инструменты преобразования алгебраических данных.

Скачать версию для Windows:

[Вы должны быть зарегистрированы и подключены, чтобы видеть эту ссылку]