Классификация классов: какие бывают и чем отличаются? Подробное руководство с перечнем автомобилей по классам

Содержание

Классификация чистых помещений по gmp — классы чистоты помещений и стандарты

Классификация чистых помещений осуществляется в соответствии с числом фракций определенного размера на одну единицу воздушного пространства. Этот параметр регламентирован соответствующими ГОСТами: ГОСТ Р ИСО 14644-1-2002 и ГОСТ Р 52249-2009.

Понятие чистой зоны включает участок, где осуществятся контроль окружающей среды на предмет содержания в воздухе примесей и микроорганизмов.

Классификация чистых помещений предусматривает их деление на определенные категории — классов чистоты помещений — в соответствии с заданными критериями. Конкретные требования к чистоте устанавливаются в соответствии с техусловиями, техрегламентами и пр. Однако медицинская отрасль является исключением – в этой сфере требования к чистоте регламентированы разработанными на госуровне нормами.

Классификация чистых помещений и чистых зон выполняется в соответствии с критерием числа и размером взвешенных частиц в одном объема воздуха. При этом частица представляет собой объект, имеющий габариты в пределах 0,005-100 мкм.

Распространенные стандарты и классы чистоты помещений

В качестве основного, признанного в странах мирового сообщества, выступает международный стандарт ISO 144644-1, принятый в РФ как ГОСТ ИСО 14644-1-2002. Согласно его положениям, определено 9 классов чистоты помещений, обозначаемых как ISO 1, ISO 2 и т.д. Расчет индекса класса чистоты проводится путем логарифмирования числа частиц на кубометр. Берутся во внимание элементы, имеющие размер не менее 0,1 мкм. Например, для класса чистоты ISO 3 установлено следующее требование: число частиц размером не менее 01 мкм должно быть в предел 1000 на кубометр.

Распространена также классификация чистых помещений в соответствии со стандартом US FED STD 209E. Американский стандарт предусматривает деление на 6 классов чистоты помещений, обозначаемых следующим образом: от ISO 1 до ISO 100000. Индекс класса подразумевает предельную величину концентрации взвесей размером свыше 5 мкм на кубофут. Несмотря на отмену обозначенного стандарта в 2001 году, до сих пор активно применяется деление чистых помещений на категории в соответствии с этой системой классификации.

Фармацевтическая отрасль устанавливает собственные требования в отношении чистоты помещений. В процессе изготовление фармацевтической продукции подлежат нормированию оснащенные и эксплуатируемые помещения. Первая категория предусматривает подготовленные к выпуску продукции помещения, вторая — функционирующие в присутствии персонала.

Остается актуальным европейский стандарт gmp-eu, принятый в России как ГОСТ Р 52249-2009 и ОСТ 42-510-98. Положения документа определяют допустимую величину взвесей и микроорганизмов в воздухе на один кубометр в состоянии покоя и в процессе выполнения операций.

Классификация чистых помещений по gmp предусматривает определение следующих категорий:

  • Класс А. Представляет собой зону для выполнения критически важных манипуляций в условиях полной стерильности. Актуальна для применения в области процессов производства, характеризующихся высоким уровнем чувствительности к примесям в воздухе. В относящихся к обозначенному классу помещениях поддерживается однонаправленное движение воздушного потекла со скоростью в пределах 0,36-0,54 м/с. Здесь может проводиться приготовление и другие операции в рамках асептического производства.
  • Класс В. Локальная зона – прилегающая территория к помещению класса А. Здесь изготавливается продукция, для которой достаточно асептических условий.
  • Класс С. Аналогичен классам чистоты 7 ИСО и 8 ИСО. Эти помещения применяются для осуществления производственных процессов, при реализации которых риск загрязнения воздушного пространства менее опасен для конечного продукта. Примером является приготовление растворов, проходящих последующую фильтрацию.
  • Класс D. Характеризуется самыми мягкими требованиями в отношении чистоты воздуха. Этот класс помещений может использоваться для проведения работ с составляющими после мойки. В оснащенном состоянии отвечает требованиям класса 8 ИСО в соответствии с ГОСТ, в функционирующем – отсутствуют четкие требования относительно числа взвешенных частиц в воздушном пространстве. Задание лимита осуществляется соответственно характеру выполняемых операций.

Классификация чистых помещений в фармацевтической промышленности выглядит аналогичным образом.

Как подтверждается класс чистоты

Подтверждение класса чистоты осуществляется с применением методики, определяющей минимальное число точек для отбора проб и их конкретный объем в рамках ограничений конкретного класса для числа частиц максимального из обозначенных размеров. Необходимо разграничивать подтверждение класса чистоты и мониторинг производственной среды в ходе реализации процесса.

Классификация опасных грузов

Опасные грузы, запрещенные к перевозке по воздуху при любых обстоятельствах:

Любое вещество, которое, будучи представленным для перевозки, способно взрываться, вступать в опасные реакции, возгораться либо выделять в опасном количестве тепло или токсические, коррозионные или легковоспламеняющиеся газы или пары в обычных условиях, возникающих в ходе перевозки, не должно перевозиться на воздушных судах ни при каких обстоятельствах.

Все подробные правила, необходимые для безопасной перевозки опасных грузов по воздуху, содержатся в утвержденных Советом ИКАО документе «Технические инструкции по безопасной перевозке опасных грузов по воздуху» (Doc 9284 AN/905).

В этом документе вещества (включая смеси и растворы) и изделия в зависимости от вида опасности, которыми они характеризуются, подразделены на 9 классов опасности. Некоторые из этих классов подразделяются на категории.

Класс 1. Взрывчатые вещества

Взрывчатое вещество представляет собой твердое или жидкое вещество (или смесь веществ), которое само по себе способно к химической реакции с выделением газов такой температуры и давления и с такой скоростью, что это вызывает повреждение окружающих предметов. Пиротехнические вещества, даже если они не выделяют газов, относятся к взрывчатым.

Пиротехническое вещество представляет собой вещество или смесь веществ, предназначенных для производства эффекта в виде тепла, огня, звука газа или дыма или их комбинации в результате их самоподдерживающихся экзотермических химических реакций.

Взрывчатое изделие представляет собой изделие, содержащее одно или несколько взрывчатых веществ.

1 класс подразделяется на 6 категорий в зависимости от типа опасности, которую они представляют, и одну из 13 групп совместимости, которые определяю т типы взрывчатых веществ и изделий, считающихся совместимыми ТИ ИКАО Doc 9284 АN /905 ч.2., гл.1.

Класс 2. Газы

Газом является вещество, которое при температуре 50ºС создает давление пара более 300Па или полностью переходит в газообразное состояние при температуре 20ºС и стандартном давлении.

2 класс включает сжатые газы, сжиженные газ, растворенные газы, охлажденные сжиженные газы; смеси одного газа или нескольких газов с парами одного или нескольких веществ других классов; изделия снаряженные газом, и аэрозоли. Этот класс подразделяется на 3 категории. Условие перевозки газа определяется с учетом его физического состояния ТИ ИКАО Doc 9284 АN /905 ч.2., гл.3.

Примечание: Газированные напитки не подпадают под действие инструкций ТИ ИКАО Doc 9284 АN /905.

Класс 3. Легковоспламеняющиеся жидкости

Легковоспламеняющимися жидкостями являются жидкости или смеси жидкостей, а также жидкости, содержащие твердые вещества в растворе или суспензии (например, краски, политуры, лаки и т.д., кроме веществ, классифицируемых иначе в соответствии с опасными свойствами), которые выделяют легковоспламеняющиеся пары ТИ ИКАО Doc 9284 АN /905 ч.2, гл.3.

Примечание: Жидкости с температурой вспышки выше 35ºC, которые не поддерживают горения, не следует рассматривать в качестве легковоспламеняющихся жидкостей если:

  • Они прошли испытание на горение.
  • Их температура вспышки согласно стандарту ИСО 2592:1973 выше 100.
  • Они представляют собой легковоспламеняющиеся растворы с содержанием воды более 90% по массе.

Класс 4. Легковоспламеняющиеся твердые вещества; вещества, подверженные самопроизвольному возгоранию; вещества, выделяющие легковоспламеняющиеся газы при взаимодействии с водой

4 класс подразделяется на три категории:

4.1 Легковоспламеняющиеся твердые вещества — вещества, которые в условиях перевозки легко загораются или могут вызвать пожар, либо способствовать возникновению пожара в результате трения; самореагирующие вещества, которые подвержены сильной экзотермической реакции; десенсибилизированные взрывчатые вещества, которые могут взрываться, если в них не добавлено достаточное количество десенсибилизирующих веществ.

4.2. Вещества, подтвержденные самопроизвольному возгоранию -вещества, которые в нормальных условиях способны при взаимодействии с воздухом нагреваться и затем воспламеняться.

4.3. Вещества, выделяющие легковоспламеняющиеся газы при взаимодействии с водой — вещества, которые при взаимодействии с водой способны самопроизвольно воспламеняться или выделять легковоспламеняющиеся газы.

Поскольку опасные грузы первой и второй категории обладают различными свойствами, практически невозможно установить единый критерий ля отнесения их к какой либо из этих категорий. Испытания и критерии для отнесения грузов к трем категориям класса 4 рассматриваются в ТИ ИКАО Doc 9284 АN /905 ч.2, гл.4.

Класс 5. Окисляющие вещества и органические перекиси

Класс 5 подразделяется на следующие две категории:

5.1. Окисляющие вещества — вещества, которые сами по себе не обязательно являясь воспламеняющимися, могут путем выделения кислорода, вызвать воспламенение других веществ или способствовать этому. Такие вещества могут содержаться в изделии.

5.2. Органические перекиси -органические вещества, которые обладают чувствительностью к удару или трению и способны:

  • Разлагаться со взрывом.
  • К быстрому горению.
  • К опасному реагированию с другими веществами.
  • Вызывать повреждение глаз.

В силу своих свойств, проявляемых опасным грузами, входящими в категории 5.1.и 5.2. на практике трудно установить единый критерий для отнесения вещества к одной из этих категорий. Испытания и критерии для отнесения грузов к двум категориям класса 5 рассматриваются в ТИ ИКАО Doc 9284 АN /905 ч.2, гл.5.

Класс 6. Токсические и инфекционные вещества

Класс 6 подразделяется на следующие две категории ТИ ИКАО Doc 9284 АN /905 ч.2, гл.6.:

6.1. Токсические вещества — вещества, способные вызвать смертельный исход или тяжелое увечье или нанести вред здоровью человека при их заглатывании, вдыхании или при контакте с кожным покровом.

6.2. Инфекционные вещества — вещества, содержащиеся патогенные микроорганизмы.

Класс 7. Радиоактивные материалы

Радиоактивный материал — это любой материал, содержащий радионуклиды, в котором концентрация активности, а также полная активность груза превышает значения, указан

Класс 8. Коррозионные вещества

Вещества класса 8 — это вещества, которые химическим воздействием вызывают серьезные поражения живой ткани при контакте с нею или, в случае утечки, физический ущерб, другим грузам или транспортным средствам либо даже вызвать их нарушение ТИ ИКАО Doc 9284 АN /905 ч.2, гл.8.

Класс 9. Прочие опасные вещества и изделия

Вещества и изделия класса 9 —это вещества и изделия, представляющие во время перевозки по воздуху опасность, которая не может быть отнесена к другим классам.

Класс 9, в частности, включает в себя:

  • Опасные для окружающей среды вещества.
  • Вещества, которые не подпадают под определение инфекционных веществ, но которые способны подвергнуть животных, растения и микробиологические вещества таким изменениям, какие обычно не являются результатом естественного размножения.
  • Намагниченный материал.
  • Твердое или жидкое вещество, на которое распространяется действие авиационных правил — любой материал, который может вызвать у члена летного экипажа крайнее раздражение или недомогание, не позволяющее ему правильно выполнять свой действия (наркотическое, ядовитое вещество).

Более подробная информация по телефонам

+7 (342) 294-99-41 (пн-чт с 8:00 до 17:00, пт с 8:00 до 15:00, сб-вс выходной)

+7 (342) 294-98-41 (пн-чт с 8:00 до 17:00, пт с 8:00 до 15:00, сб-вс выходной)

Кассир-информатор:

+7 (342) 294-97-77 (пн-чт с 8:00 до 17:00, пт с 8:00 до 15:00, сб-вс выходной)

+7 (342) 294-99-57 (круглосуточно, без праздничных и выходных дней)

Электронная почта:

[email protected]

web-сайт ООО «АГК»:

www.agk.perm.ru

Классификация – Гуманитарный портал

Классификация — это общенаучный метод систематизации знания, направленный на организацию некоторой совокупности (множества) изучаемых объектов различных областей действительности, знания и деятельности, в систему соподчинённых групп (классов), по которым эти объекты распределены на основании их сходства в определённых сущностных свойствах. Класс — это конечная или бесконечная совокупность объектов, выделенная по некоторому общему для них признаку (свойству или отношению), мыслимая как нечто целое. Объекты, составляющие класс, называются его элементами. Основной принцип классификации состоит в том, что каждый элемент совокупности объектов, которую она охватывает, должен попасть в то или иное подмножество. Тем самым, главная цель классификации заключается в определении места в системе любого объекта и установлении между ними наличия некоторых связей, что определяет дальнейшее нормативно-мерное упорядочивание множества, которое разбивается на гетерономные друг по отношению к другу, но гомогенные внутри себя по какому-либо признаку, отделённые друг от друга подмножества. Субъект, владеющий ключом (критерием) классификации, получает возможность ориентироваться в многообразии объектов. Классификация всегда отражает имеющийся на данный момент времени уровень знания, суммирует его, задаёт его «топологическую карту». С другой стороны, классификация позволяет обнаруживать пробелы в существующем знании, служить основанием для диагностических и прогностических процедур. В так называемой описательной науке классификация выступала итогом (целью) познания (например, систематика в биологии, попытки по разным основаниям классифицировать науки и так далее), а дальнейшее развитие представлялось как её усовершенствование или предложение новой классификации. Таким образом, термин «классификация» используется как для обозначения указанной процедуры, так и для обозначения её результата.

Классификация призвана решать две основные задачи: представлять в надёжном и удобном для обозрения и распознавания виде всю изучаемую область и заключать в себе максимально полную информацию о её объектах. Различают естественные и искусственные классификации в зависимости от существенности признака, который кладётся в её основу. Естественные классификации предполагают нахождение значимого критерия различения, искусственные могут быть в принципе построены на основании любого признака. Вариантом искусственных классификаций являются различные вспомогательные классификации типа алфавитных, технических и тому подобных указателей. Разные классификации по-разному справляются со своими задачами. Так, искусственная классификация, в которой группировка осуществляется на основании лишь отдельных, произвольно выбранных и удобно различимых свойств объектов, может решить только первую из указанных задач. В естественной классификации группировка происходит на основании комплекса свойств объектов, выражающих их природу, и таким образом объединяет их в естественные группы, а сами группы в единую систему. В такой классификации число свойств классифицируемых объектов, поставленных в соответствие с их положением в системе, является наибольшим по сравнению с любой другой группировкой этих объектов. Естественная классификация, в отличие от искусственной, основываясь на полноте понимания содержания классифицируемых объектов, является не просто описательно-распознавательной, а пояснительной, объясняющей причины общности свойств классификационных групп, равно как и характер отношений между группами. Известными примерами естественной классификации в науках (см. Наука) являются: периодическая система химических элементов, классификация кристаллов на основе фёдоровских групп преобразований, филогенетические систематики в биологии, генеалогическая и морфологическая классификации языков. В отличие от искусственной классификации, зачастую строящейся на прагматических основаниях, естественная классификация возникает на основе материала наблюдений и массива опытных данных той или иной области знания в результате синтеза эмпирических обобщений и теоретических представлений. В целом, естественная классификация всегда в той или иной степени является содержательно-обоснованной типологией (см. Типология), способной решать содержательные задачи и прогнозировать новые результаты.

Наряду с естественными и искусственными, различают теоретические и эмпирические классификации. Существуют и иные деления классификаций, например на общие и частные (специальные). Общие классификации содержат обзор всей области объектов определённого рода, группируют их на основании свойств, выражающих их природную общность самих по себе, и несут информацию о причине этой общности, то есть о некоторой естественной закономерности. Общие классификации имеют место в фундаментальных науках, главная задача которых состоит в объективном познании действительности через выявление доминирующих в ней законов. Тогда как частные, или специальные, классификации характерны, прежде всего, для прикладных, практических отраслей знания, целью которых является обеспечение деятельности. Предметная область частных, или специальных, классификаций более узкая, чем у общих классификаций. Они также исходят из объективных и зачастую немаловажных свойств классифицируемых объектов, но вся группировка в целом осуществляется здесь в целях удовлетворения определённых прагматических запросов. В целом, специальные классификации дополняют и расширяют то знание, которое дают общие классификации.

В логике (см. Логика) классификация является частным случаем деления — логической операции над понятиями. Деление — это распределение на группы тех предметов, которые мыслятся в исходном понятии. Получаемые в результате деления группы называются членами деления. Признак, по которому производится деление, именуется основанием деления. В каждом логическом делении имеются, таким образом, делимое понятие, основание деления и члены деления.

По своей структуре, то есть типу отношений, в которых находятся составляющие её понятия, а именно отношений субординации и координации, классификация отличается от других форм систематизации знания (см. Систематика), например характерных для математизированного естествознания параметрических систем, где понятия соотносятся своими количественными показателями. В то же время, классификация может осуществляться не только по качественным, но и по параметрическим особенностям изучаемых объектов, имея своим основанием и результатом количественные показатели. Такая группировка широко используется, в частности, в статистике, составляя базу статистических методов, которые, как известно, применяются только к количественно выраженным данным. В таких случаях группировки производятся на основании признаков, поддающихся измерению и поэтому имеющих те или иные численные значения, а весь порядок так образованных групп наводит на некоторое распределение численностей или функциональную зависимость. Когда имеется множество (сотни или тысячи) просто зарегистрированных значений какого-нибудь количественного признака, ум не в состоянии охватить подлинный смысл изучаемого явления. Для того чтобы выявить его характерные черты, необходимо каким-то образом сжато выразить имеющиеся данные, уплотнить их посредством группировки. При этом группировка должна быть такой, при которой была бы не утрачена и не искажена значительная часть собранных данных и в итоге получена достаточно точная картина исследуемого явления. Качественные и количественные классификации не перекрывают друг друга. Даже имея своим предметом одни и те же объекты, они рассматривают их разные аспекты и сосуществуют в общем комплексе исследований этих объектов.

Классификации обычно представляются в форме деревьев или таблиц, которые в конечном итоге могут быть сведены к структуре древообразного иерархического порядка (см. Рис. № 1).

Рис. № 1. Дерево классификации.

Дерево классификации выглядит как множество точек (вершин), соединённых линиями (рёбрами). Каждая вершина представляет некоторый класс предметов (объёмов понятий), обладающих одинаковыми признаками. Эти классы называют таксонами (таксономическими единицами — см. Таксономия). Рёбра же показывают, на какие подвиды разбиваются данные таксоны. Вершина K0 называется корнем дерева. Она репрезентирует (представляет) исходное множество предметов. Таксоны группируются по ярусам. В каждом ярусе собраны таксоны, полученные в результате применения одинакового числа операций деления к исходному понятию. Те таксоны, которые в данной классификации уже далее не делятся на свои виды, называются концевыми таксонами. Предельной является такая классификация, все концевые таксоны которой представляют собой единичные понятия. Однако в зависимости от целей, которые преследуются при построении классификации, концевые таксоны могут и не быть единичными понятиями.

Логической основой построения различного рода классификаций является операция деления понятий, а потому при классифицировании предметов должны выполняться все правила деления, специфицированные относительно классификации. Так, требование, чтобы деление осуществлялось по одному основанию, сохраняется, но теперь разрешается, чтобы каждый акт деления осуществлялся по собственному основанию, отличному от оснований, которые использовались в других актах деления. Сохраняется и требование, чтобы члены деления исключали друг друга, но теперь это относится только к таксонам одного и того же яруса (ясно, что таксоны разных ярусов этому требованию удовлетворять не могут). Дополнительно вводится ещё одно требование — классификация должна быть соразмерной, то есть она должна быть непрерывной, без скачков (пропусков ярусов).

При построении классификации используются обе разновидности деления — дихотомия и по видоизменению основания. Примером дихотомии может служить так называемое «древо Порфирия», в котором греческий философ Порфирий представил содержание философского понятия субстанции (см. Рис. № 2).

Рис. № 2. «Древо Порфирия», в котором представлено содержание философского понятия субстанции.

Всякая добротная классификация требует разработки соответствующей ей номенклатуры — системы однозначных наименований для всех классификационных групп. При этом номенклатура должна отличаться уникальностью, то есть каждое наименование должно быть единственным и отличным от других; универсальностью, то есть являть единый набор наименований, принятый всеми специалистами в противовес названиям тех же групп в обычных народных языках; стабильностью, исключающей произвольные изменения наименований, и вместе с тем гибкостью, допускающей неизбежные изменения названий в связи с изменениями в классификации. Проблема создания номенклатуры выступает как специальная научная задача, которая (как это имеет место, например, в биологии), может регламентироваться специальными международными кодексами. Примеры тщательно разработанных и совершенных номенклатур дают химия, ботаника, зоология.

Развитие науки показывает, что становление классификации проходит ряд этапов: от искусственных систем к выделению естественных групп и далее к установлению системы естественной классификации. Так, химические элементы первоначально группировались искусственным образом по отдельным физическим свойствам. Затем сходные элементы объединялись уже в естественные группы на основании многих и разнообразных чисто химических свойств. Открытие Д. И. Менделеевым периодической зависимости свойств химических элементов от их атомного веса позволило упорядочить сами группы в целостной системе естественной классификации. В дальнейшем система Менделеева, которая была глубоким, но всё же эмпирическим обобщением, подверглась теоретической обработке на основе учения о строении атома. Периодичность изменения свойств элементов в зависимости от их порядкового номера в системе была объяснена периодическим изменением числа электронов в наружном слое атомов. Искусственными были и первые группировки в биологии.

Аристотель опирался на качественную классификацию физических тел, которые он делил согласно различию их «природы», определяющей способы их действия. Аристотель был пионером и в деле описания и классификации видов животных на основании систематического рассмотрения их разнообразных отличительных свойств, которые он усматривал не только в строении частей тела животных, но и в их образе жизни и поведении. Правда, таксономическая терминология Аристотеля ограничивалась лишь терминами «вид» и «род». Первый он связывал с конкретными живыми организмами, а вторым обозначал различные степени общности между видами, в связи с чем он говорил о «малых» и «больших» родах. Аристотель разработал и классификацию форм государственного правления. В зависимости от того, кто властвует — один, немногие или большинство и какие цели правления преследуются, он различал три правильные формы правления и три искажённые. В том случае, если властвующие имеют в виду общественную пользу, будут иметь место: монархия, аристократия и полития; если же правители преследуют только своё личное благо, эти три правильные формы власти превращаются в три искажённые: тиранию, олигархию и демократию. В научно-познавательной деятельности Аристотеля метод приведения вида к роду, то есть классификация, приобретал значение универсального метода исследования, и он философски обобщил этот метод, создав теорию классификации, каковой явилась его силлогистическая логика. Классификаторскую деятельность Аристотеля продолжил его ученик Теофраст, с именем которого связаны первая систематика растений, классификация камней, а также описание и определение различных человеческих характеров.

В целом, Аристотелевская традиция и концепция классификации в тех или иных проявлениях дожила до XVIII века и завершилась развёрнутой системой К. Линнея. В «Системе природы» Линнея предлагались описательные систематики всех трёх царств природы — минералов, растений и животных, которые он стремился строить в строгом соответствии с принципами аристотелевской логики. Линней создал целостную, чёткую, практически удобную для ориентировки в многообразии растительных форм, но, как он сам считал, искусственную классификацию. К этому времени в целом ряде областей естествознания — кристаллографии, минералогии, ботанике, зоологии — был собран огромный эмпирический материал, настоятельно нуждавшийся в систематизации. Эволюционная теория Ч. Дарвина, указавшая, что причина сходства живых организмов лежит в общности их происхождения, положила начало естественной, филогенетической систематике, в которой расположение классификационных групп соответствует путям эволюционного развития. Со второй половины XIX века эволюционизм проникает в различные сферы знания и становится почти обязательным компонентом научных воззрений. Это способствует разработке генеалогических и историко-генетических классификаций и в других науках, помимо биологии, и таким классификациям придаётся более высокий научный статус, чем описательным морфологическим систематикам. Вместе с тем, этот род классификаций сразу выводит их из сферы сугубо эмпирического знания и показывает решающее значение для научной систематизации теоретического начала.

В XX веке задачи построения генетических и генеалогических классификаций, а также обращение к глубинным структурным началам как факторам, объясняющим эмпирические общности в химической, кристаллографической, минералогической классификациях, привлекли внимание к теоретическим аспектам классификации, а в последние десятилетия среди специалистов различных отраслей знания стал обсуждаться вопрос о создании теории классификации, долженствующей обеспечить эффективность классификационной работы в науке. При этом одни видели свою задачу в разработке частных теорий классификации, ориентированных на те или иные конкретные области естествознания, другие же задались целью построить общую теорию классификации, приложимую ко всем его областям. Задача первых вписывается в компетенцию тех конкретных наук, классификациями которых они занимаются, цель же вторых измеряется общеметодологическим масштабом (см. Методология) и представляет собой феномен методологии науки (см. Методология науки).

О Локарнской классификации

Локарнское соглашение об учреждении Международной классификации промышленных образцов («Локарнская классификация») было принято 8 октября 1968 г. на Дипломатической конференции в г. Локарно (Швейцария), на которую были приглашены все государства – участники Парижской конвенции по охране промышленной собственности.

Локарнская классификация состоит из:

  • списка классов и подклассов;
  • алфавитного перечня товаров, в которых реализованы промышленные образцы, с указанием класса и подкласса, к которому принадлежит каждый товар;
  • объяснительных примечаний.

Первоначальный список классов и подклассов представлен в приложении к Локарнскому соглашению на момент его принятия.

Локарнским соглашением учреждается Комитет экспертов, в котором представлены все договаривающиеся государства. Соглашение наделяет Комитет правом вносить «изменения» или «дополнения» в первоначальный список классов и подклассов, разрабатывать алфавитный перечень и объяснительные примечания (которые не были разработаны на Дипломатической конференции) и вносить изменения и дополнения в любой из трех компонентов (список классов и подклассов, алфавитный перечень товаров, объяснительные примечания) Локарнской классификации.

Использование Локарнской классификации

Локарнская классификация носит сугубо «административный характер» и не связывает договаривающиеся государства «в отношении характера и объема охраны промышленных образцов в этих странах» (Локарнское соглашение, ст. 2(1)).

Локарнское соглашение обязывает ведомства промышленной собственности всех договаривающихся государств «включать в официальные документы на депонирование и регистрацию промышленных образцов и, если они официально опубликованы, – в эти публикации номера классов и подклассов международной классификации, к которым отнесены товары, включенные в промышленные образцы» (ст. 2(3)).  Рекомендации Комитета экспертов касаются процедурной стороны указания классов и подклассов в упомянутых документах и публикациях.

Помимо компетентных ведомств договаривающихся государств Локарскую классификацию также используют в своих реестрах и публикациях Африканская организация интеллектуальной собственности (АОИС), Африканская региональная организация интеллектуальной собственности (АРОИС), Ведомство Бенилюкса по интеллектуальной собственности (BOIP), Ведомство интеллектуальной собственности Европейского союза (ВИСЕС) и Международное бюро ВОИС.

Пересмотр и редакции Локарнской классификации

Комитет экспертов неоднократно пересматривал Локарнскую классификацию.  Ныне действующая редакция включает все изменения, внесенные ранее, и заменяет более ранние версии. Она включает классы и подклассы, которые в отдельных случаях сопровождаются объяснительными примечаниями. Алфавитный перечень товаров, насчитывающий более 5000 англоязычных наименований, представлен в виде списка товаров, перечисленных в алфавитном порядке независимо от класса, к которому они принадлежат, или списка, составленного в порядке нумерации классов и подклассов, причем рубрики в каждом подклассе указаны в алфавитном порядке.

Оригинальные версии Локарнской классификации на английском и французском языках размещаются Международным бюро ВОИС в режиме онлайн.

Классификация кариеса по Блэку в медицинском центре «Медицентр»

Кариес начинается незаметно, с небольших, едва видных матовых белых пятен, появляющихся на эмали. У него много стадий, видов и последствий. Для того, чтобы систематизировать диагностику, описание болезни и способы ее лечения, стоматологи разработали несколько вариантов классификации кариеса, которыми пользуются врачи во всем мире. Многие из этих классификаций не исключают друг друга, а дополняют.

Способы классификации кариеса

Существует несколько видов классификаций кариеса, которыми на сегодняшний день пользуются врачи-стоматологи

Современные виды классификации:

  • международная классификация по ВОЗ;
  • по глубине процесса;
  • по остроте процесса;
  • по возникновению процесса;
  • по длительности протекания болезни;
  • классификация кариозных полостей по Блэку

Классификация кариозных полостей по локализации, предложенная американским ученым и врачом Грином Блэком в 19 веке, до сих пор актуальна и успешно применяется клиницистами и диагностами. 

Классификация кариозных полостей по Блэку

Используемая сейчас классификация кариозных полостей, предложенная Грином Блэком, в первоначальном виде имела пять классов. Позже к ней добавили шестой класс. 

Классы кариеса по Блэку

  • I. Кариес естественных углублений (фиссур) на жевательных поверхностях коренных зубов
  • II. Межзубный кариес коренных зубов
  • III. Межзубный кариес фронтальных зубов с сохранением режущих кромок
  • IV. Межзубный кариес фронтальных зубов с разрушением режущих кромок
  • V. Пришеечный кариес (в области шейки зуба)
  • VI. Атипичная локализация кариеса – бугры жевательных и режущие края фронтальных зубов

Виды кариеса по Блэку

Фиссурный кариес чаще всего встречается у детей. Его сложно диагностировать на ранних этапах, потому что самостоятельно рассмотреть жевательную поверхность коренных зубов практически невозможно, поэтому часто люди обращаются к стоматологу, когда болезнь проникает глубоко в зуб.

Межзубный кариес (как коренных, так и передних зубов) еще сложнее диагностировать. Часто его можно выявить только тогда, когда зуб уже начинает болеть, и в нем образуется отверстие.

В отличие от других видов, пришеечный кариес легко выявляется на ранних стадиях, потому что белые матовые пятна можно увидеть самостоятельно. Если регулярно осматривать зубы, то можно избежать сложного лечения с установкой пломбы.

Атипичный кариес по Блэку появляется на режущих поверхностях передних зубов и на буграх жевательных, встречается он редко. Диагностируется легко, лечится стандартными способами, как и все виды кариеса, хоть и назван атипичным.

Классификацию кариеса по Блэку можно назвать самой полной, она охватывает все виды кариеса. Однако этот способ классификации лишь локализует болезнь, но не показывает насколько она глубока и как быстро протекает. Для этого используются другие системы классификации кариеса.


Наша стоматология в Санкт-Петербурге

Получить подробную информацию и записаться на прием Вы можете по телефону +7 (812) 640-55-25

Как правильно различать жилье класса эконом, комфорт и бизнес?

Эконом-класс

Отделка внутренних общественных зон: штукатурные стены, пол покрыт керамогранитной плиткой (недорогие коллекции от российских производителей), типовые почтовые ящики, часто экономят на отделке лестниц — оставляют бетон. Обязательно присутствует помещение для консьержа, так как территория не охраняется.

Дизайн-проект общественный зон, как правило, отсутствует. Даже если есть дизайн-проект, то он крайне лаконичный. Для украшения общественных зон могут использоваться декоративные панно.

В домах эконом-класса не будет быстрых бесшумных лифтов от зарубежных производителей, красивых мест общего пользования.

В эконом-классе готовая отделка в квартирах предлагается с использованием максимально бюджетных материалов, в том числе использование линолеума. В то же время выполнение ремонта в панельном доме обходится дешевле — не надо возводить стены, меньше материалов уходит на выравнивание стен и полов.

Комфорт-класс

Входы в подъезды должны быть выполнены на уровне земли или не выше ступени от земли, двери — из стеклопрозрачных конструкций. Одна из опций комфорт-класса — возможное наличие сквозных подъездов с выходами на улицу и во внутренний двор.  

В комфорт-классе обязательно наличие кодового замка и домофона, видеокамеры. Не обязательно наличие помещения для консьержа, так как могут быть установлены системы доступа по картам и системы видеонаблюдения. В ряде случаев дворы в ЖК комфорт-класса огорожены. Ограждение зависит от концепции ЖК и местоположения.

В комфорт-классе используются бесшумные скоростные лифты отечественных производителей или созданными по зарубежным технологиям, но на территории РФ, как правило это «Мос Oтис» или LG.

Обычно количество квартир на лестничной площадке — не более 9.

Метражи и площади в квартирах комфорт-класса: здесь точно будут потолки от 2,8 до 3,1 м, кухня не менее 8 квадратных метров, качественное остекление уровня REHAU, KBE, на котором застройщик не сэкономит. Благодаря шагу колонн — 3-3,3 метра — комнаты получаются широкими и светлыми.

Если вы выберете квартиру с отделкой, то смело можете хвастать знакомым, что квартира вам обошлась минимум тысяч на 700 дешевле, ведь застройщик все те отделочные материалы, что купили бы и вы — купит в 1,5-2 раза дешевле, не станет переплачивать мастерам — они работают на оптовом заказе, что обходится дешевле, а также гарантирует качество ремонта — потому что работает с проверенными бригадами.

Отделка в комфорт-классе: обои под покраску, ламинат не ниже 32 класса в жилых комнатах, на кухне и в санузлах — керамическая плитка, бесшовные натяжные потолки. Застройщик предусматривает большое количество розеток, выполняет разводку линий связи телевидения и телефонии. В санузлах — проводка труб под ванну, раковину, унитаз и стиральную машинку.  

В Комфорт-классе в домах опционально возможно расположение подземного паркинга.

Относительно класса комфорт «плюс» важно заметить, что принципиальных различий между ним и обычным комфортом нет, ведь приставка «плюс» по факту является приятным бонусом, дополнением, «вишенкой на торте» всего проекта.

Бизнес-класс

Входы в подъезды должны быть выполнены на уровне земли. Наличие сквозных подъездов с выходами на улицу и во внутренний двор.  В проекте дома бизнес-класса может быть застекленное лобби для попадания во двор. Обязательно наличие собственной системы охраны — видеонаблюдение, пост охраны при входе в дом, во двор, на въезде в паркинг.

Для повышения привлекательности дома обычно выполняют архитектурную подсветку входной группы и фасада.

Бизнес-класс характеризует дорогая отделка входных групп (керамогранит, дизайнерские светильники), которая подчеркивает класс жилья. Марки лифтов — Thyssen Krupp, KONE, Monitor, LG. Также будет отличаться внутренняя отделка лифтов — в бизнесе появляются большие зеркала, керамогранитный пол, дизайн кнопок на панели.

В бизнесе подземный паркинг обязателен. Закрытый паркинг и парковочные места на придомовой территории должны обеспечивать не менее одного парковочного места на квартиру, а лучше 1,5-1,7, что очень удобно для семей с несколькими машинами.

За счет наличия подземного паркинга в бизнес-классе меняется конструктив дома, увеличивается шаг пилона — это расстояние между несущими колоннами. Планировка получается максимально свободной — если в комфорте остаются колонны, которые нужно учитывать при возведении стен или обыгрывать в дизайне квартиры, то в бизнесе их число минимально. Застройщики могут и вовсе прятать пилоны в межквартирные стены. В этом случае покупатель получает пустое пространство с обозначенными «мокрыми точками».

В домах бизнес класса не бывает маленьких кухонь, если они являются отдельным помещением, то кухня не будет меньше 12 квадратных метров. Если в квартире больше трех комнат, то появляется второй гостевой санузел. Также в бизнесе есть master bedroom — спальня родителей с примыкающим санузлом. Сегодня это решение начинают подхватывать и застройщики комфорт-класса — для многокомнатных квартир (4 и более комнат).

Наличие отделки квартир покупателей бизнес-класса не интересует: ремонт выполняется в соответствии со своими предпочтениями по дизайн-проектам.

Количество квартир на лестничной площадке — не более 7, чаще 4-5.

Классический «бизнес в большей степени ориентирован на семейных людей, поэтому в ассортименте представлены многокомнатные квартиры. Доля 3- и 4-комнатных квартир в проекте может достигать 25% и более.

Поскольку покупатели бизнес-класса в подавляющем числе случаев семейные люди, то квартиры они приобретают либо для собственного проживания, либо для детей. Соответственно метраж покупаемого ими жилья начинается от 100 квадратных метров.

В бизнес-классе не бывает квартир с потолками ниже трех метров. Далее только варианты: 3.1, 3.3, второй свет, двухуровневые, пентхаусы.

Для бизнес-класса характерно высококачественное остекление — количество камер стеклопакета (улучшенная шумоизоляция), использование стекол со специальным покрытием (энергосбережение, затемнение, когда с улицы не видно, что в квартире).

В доме бизнес-класса к услугам жильцов и видеодомофоны, и система управления доступом, и закрытые огороженные территории. Могут быть ограничения (огороженные территории, меньшая обеспеченность по машиноместам из-за местоположения объекта, особенности инженерных сетей), особенно если дом находится в историческом центре города.

Собственная служба эксплуатации представлена консьерж-службой, которая заботится о комфорте, безопасности проживающих, уюте и чистоте, может работать в круглосуточном режиме.

Классы и классификация и аттестация чистых помещений

  • Классы и классификация и аттестация чистых помещений

КЛАССИФИКАЦИЯ ЧИСТЫХ ПОМЕЩЕНИЙ

 

Классы «чистых» производственных помещений

 

Комплексы (модули) «чистых» помещений — это специальные помещения, либо зоны, отличающиеся от обычных производственных помещений специальными ограждающими конструкциями и более сложными инженерными системами, которые возводятся в существующих или вновь строящихся зданиях с целью получить определенные условия по содержанию (концентрации) посторонних загрязняющих частиц, пыли или бактерий в воздухе. В соответствии с действующими нормативами «чистые» помещения разделяют на определенные классы (ГОСТ ИСО 14644-1-2002 Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды), ранжируя по степени чистоты — предельно допускаемой счетной концентрации посторонних частиц, содержащихся в воздухе. В зависимости от класса чистоты определяются с конструктивными особенностями «чистых» комнат. Сведения о классах чистоты производственных помещений, параметрах воздушной среды, методиках аттестации «чистых» комнат, различные требования к внутренней отделке и инженерным системам, используемым в «чистой» зоне, также описываются в отечественных нормативах, стандарте ГОСТ Р 5076695 «Методы аттестации. Классификация.  Основные требования к чистым помещениям»

 

Понятие классификации «чистых» помещений

 

Класс чистоты помещения в современном точном, высокотехнологическом, фармацевтическом и ином производстве, имеет определяющее значение. Это главная характеристика, которая определяет счетное количество содержащихся загрязнений, твердых частиц в 1 кубометре воздуха. Во время аттестации производственных и иных чистых помещений принимают и рассчитывают специальное классификационное число. Это число называют класс чистоты помещения по стандарту ИСО (ISO). Подробная классификация «чистых» помещений приведена в таблицу №1.

 

Таблица №1

 

Как видно из данной таблицы, на сегодняшний день принято девять различных классов чистоты, в соответствии со стандартами ISO. При этом, чем выше класс (меньше число), тем более тщательно надо подходить к проектным решениям, касающимся конструктива и инженерных систем «чистых» помещений.

 

Назначение различных классов «чистых» помещений на различных промышленных производствах

 

Класс чистоты помещения, который принимается для производственных помещений, выбирается в зависимости от вида производства. Так, например, классификация чистых помещений в соответствии со стандартом ИСО III, а также ИСО IV предназначается для изготовления различных интегральных микросхем. Причем помещения IV класса ISO предназначаются для выпуска интегральных микросхем с промежутками между проводниками меньше 2 микрометров. Класс ISO V предназначается для создания полностью стерильных фармацевтических производств (инъекций, вакцины и т.д.). Конструкция для чистых помещений этого класса обеспечивает практически полное отсутствие в воздухе любых взвешенных частиц. Классификация ISO VI— это специальные помещения для производства оптики высокого уровня, миниподшипников для робототехники, гироскопов. Для создания точной пневматики, различных систем высокоточного гидравлического оборудования, а также для производства часов обеспечивается класс ISO VII. Помещения более низких классов чистоты используются для предприятий автомобильной промышленности, различных сборочных цехов электроники и т.д. ООО «ЭТАЛОНФАРМ» располагает всеми необходимыми ресурсами для проектирования и строительства «чистых» помещений любого класса  чистоты.

Расчет класса «чистых» помещений

 

Чтобы рассчитать соответствие класса чистого производственного помещения после проведения замеров и экспертиз воздуха в помещении, где производится аттестация, применяют следующую формулу:  Cn = 10N x (0,1/D) x 2,08. Значение составляющих формулы: Cn — это максимум концентрация загрязняющих частиц (измеряется в частицах на кубический метр) для некоторого класса по чистоте помещения, округленное до целого. N — это требуемая классность чистого помещения, считается от I до IX. D — диаметр частицы. Классификация чистых производственных помещений, районов цехов и зон в фармацевтической промышленности Сегодня для чистых помещений, где в промышленных масштабах производятся инъекции, вакцины и другие медицинские продукты используется другая аттестация, и класс помещения принимается по иной, специфичной классификации. В настоящий момент для чистых помещений фармацевтических производств существует 4 класса. • А — чистые зоны, где происходит наполнение и закупорка лекарственных емкостей и другие важные операции. Соответствует V классу ISO. Предельно допустимое количество в 1 кубометре воздуха частиц диаметром больше 5 мкм — 1, частиц диаметром 0,5 мкм — 3500. • B — чистые зоны, находящиеся в непосредственной близости от зоны А, где происходит приготовление растворов. Соответствует V классу ISO. Предельно допускаемое количество в одном кубометре воздуха частицы диаметром более 5 мкм — 2000, частицы диаметром 0,5 мкм — 350 000. • С и D — это чистые зоны, где производятся менее ответственные операции технологического цикла фармацевтического производства. Соответствует VII и VIII классу ISO. Предельно допустимое количество в 1 кубометре воздуха частиц диаметром свыше 5 микрометров — 20 000, частицы диаметром 0,5 мкм — 3 500 000.

Классификация различных «чистых» помещений, принятая в медицинских учреждениях

 

В России для медицинских учреждений принята специальная квалификация чистых помещений, так как зачастую медицинские учреждения имеют дело с бактериями, являющимися возбудителями серьезных заболеваний. При проектировании чистых помещений под ключ для медицинских учреждений учитывают не количество твердых загрязняющих частиц в воздухе, а количество «колониеобразуещих единиц» (КОЕ/м 3), то есть количество живых бактерий в кубометре воздуха. В медицине помещений делят на 4 класса. • Особо чистые помещения. Это операционные, родильные, инкубаторы, ожоговые, бактериологические лаборатории. Общее число микроорганизмов (КОЕ/м 3) от 200 до 500. Исключаются стафилококки и грибы плесени. • Чистые медицинские помещения. Это палаты для перевязки, процедурные, реанимации, аптеки. Общее число микроорганизмов (КОЕ/м 3) от 500 до 750. Исключаются стафилококки и грибы плесени. • Условно чистые медицинские помещения. Это общие палаты, кладовые белья, ординаторские. Общее число микроорганизмов (КОЕ/м 3) от 750 до 1000. Исключаются стафилококки и грибы плесени. • Грязные медицинские помещения. Это коридоры, кабинеты приемных отделений, туалеты и т.д. Общее число микроорганизмов (КОЕ/м 3) не нормируется. Компания ООО «ЭТАЛОНФАРМ» предлагает проектирование и аттестацию «чистых» помещений для медицинских учреждений под ключ. Наша компания имеет большой опытом проектирования и строительства «чистых» помещений различных классов чистоты для промышленных предприятий, фармацевтических производств и медицинских учреждений.

 

Определение класса и примеры — Биологический онлайн-словарь

Класс
сущ., множественное число: классы
[kleəs]
Определение: таксон ниже типа и выше порядка

Наша Земля является домом для различных групп организмов. Эти живые существа существуют в экосистеме. Еще в древних цивилизациях люди уже классифицировали организмы на группы. Группировка, идентификация и наименование организмов на основе научной системы классификации называется таксономией.И некоторые из первых таксономистов (то есть людей, практикующих таксономию) включают китайских и египетских травников. Они занимались классификацией лекарственных растений.

Рисунок 1: (слева) Шэнь Нун, первый император Древнего Китая (168-196 гг. н.э.), считается отцом китайской медицины. (справа) Росписи лекарственных растений на египетских стенах. Источник: Biology Online (Источник: Национальная медицинская библиотека США — NIH.gov — фото слева и Оспина — Slideshare.net слайд № 15 — фото справа).

Вскоре возникла современная таксономия, основанная шведским ботаником Карлом Линнеем (Карл фон Линней) (1707-1778). Он классифицировал организмы в зависимости от того, имеют ли они общие физические черты или нет. Он опубликовал свою работу в System Nature . Его метод классификации организмов исходил до сих пор, что некоторые систематики до сих пор используют этот метод при их идентификации и группировке.

Рис. 2: (A) портрет и (B) титульный лист 10-го издания Systema Naturæ (1758 г.) Карла Линнея.Источник изображения: изменено Марией Викторией Гонзага из Biology Online из (A) Национального музея (общественное достояние) и (B) общественного достояния.

Таксономисты и биологи используют систему классификации, чтобы идентифицировать, называть и классифицировать организмы. . Уровни в биологической классификации называются таксономическими рангами. Каждый ранг (таксон) помещается в определенную иерархию.

Рисунок 3: Таксономия людей. Источник: Биология в Интернете.

Как видите, по существу существует восемь таксономических рангов.Это Домен, Царство, Тип, Класс , Порядок, Семейство, Род и Вид. Когда мы идем вниз к каждой категории, организмы становятся все более и более конкретными (Kiddle, 2021).

Определение класса

Что такое класс в биологии? Давайте определим «класс» в биологическом контексте. В биологии «класс» — это таксономический ранг выше порядка и ниже типа. В типе может быть множество классов. Точно так же таксономический класс может иметь одну или несколько групп, называемых порядками .

Например:

В таксономии собак собаки принадлежат к классу Mammalia, который является группой под Phylum Chordata (животные с хордой). Однако класс Mammalia состоит из животных, считающихся млекопитающими. Млекопитающих можно разделить на подгруппы, и одна из них — Carnivora , представляющая собой таксономический отряд , в который входят собаки, кошки, гиены, медведи, выдры, барсуки, еноты и другие млекопитающие, которые обычно питаются «плотью» (мясо). едоки). Собаки — не единственные животные, принадлежащие к классу млекопитающих.Люди также принадлежат к этому классу, но они принадлежат к другому отряду , то есть приматов (см. рис. 3).

Биологическое определение:
Класс — таксономический ранг (таксон), состоящий из организмов, имеющих общий признак; далее он делится на один или несколько порядков. В биологической классификации организмов класс является основным таксономическим рангом ниже типа (или подразделения ) и выше порядка .Например, класс Mammalia принадлежит к типу Chordata. Класс Mammalia состоит из различных отрядов, таких как Chiroptera (летучие мыши), Primates (обезьяны), Carnivora (собаки, кошки, ягуары, медведи и др.), Cetacea (киты), Proboscidea (слоны) и многие другие. Этимология: от французского classe, от латинского classic

История понятия

Жозеф Питтон де Турнефор , ботаник из Франции, впервые ввел ранг «класс» в биологической классификации.В 1694 году он впервые использовал этот термин в своей книге под названием Elements de Botanique . Он использовал этот термин для классификации растений (Hanelt, 2018). И, как уже упоминалось ранее, Карл Линней представил свою таксономическую работу в своей книге « Systema Naturae ». В 19 веке высшим уровнем таксономического ранга был предложен класс. Позже Эрнст Геккель представил Филу как высший таксономический ранг. Более того, было окончательно определено, что класс — это уровень категоризации в таксономии, где « находится » ниже типа.

Иерархия биологической классификации

В таксономической классификации существует иерархия. Двигаясь от происхождения к далее вниз, группировка становится все более и более конкретной, пока каждая ветвь не заканчивается одним видом.

Например:

У каждого живого организма есть общее начало — жизни. После этого ученые сгруппировали их в три основные категории: Домены. Эти домены: (1) Archaea, (2) Eukarya и (3) (Eu)Bacteria.Таксон ниже домена — Королевство. После Царства другие таксономические ранги в порядке убывания следующие: Тип (или Отдел) » Класс » Порядок » Семейство » Род » Вид.

Королевство Animalia принадлежит домену Eukarya. Таким образом, в приведенном в предыдущем разделе примере таксономия собак будет следующей:

Домен: Eukarya » Царство: Animalia » Тип: Chordata » Класс: Mammalia » Отряд: Carnivora » Семейство: Canidae » Род: Canis » Вид: lupus

После вида может быть ранг подвида, который в приведенном выше примере подвидом домашней собаки является familyis. Таким образом, полное научное название домашней собаки будет Canis lupus Familiaris . Подвиды дополнительно выделяют членов, когда они принадлежат к одному и тому же виду. Что определяет вид, так это то, что члены могут спариваться и производить плодовитое потомство. Волки, принадлежащие к тому же виду, что и домашние собаки, могут скрещиваться с собаками. Они производят гибрид под названием «волк-собака» . (International Wolf Symposium 2022, 2013)

Примеры классов в биологии

Ниже приведены некоторые примеры таксономических классов в биологии но у него также есть удивительная листва осенью.Мы уже знаем это о кленах, но давайте узнаем о них кое-что еще. Домен клена — Эукария. Он также имеет ядро, а также органеллы. Он находится в царстве Plantae. Причина отнесения его к царству растений заключается в том, что клены являются автотрофами, то есть сами производят пищу, и у них есть клеточные стенки.

На тканевом уровне клен относится к отделу Tracheophyta (растения с истинно сосудистыми тканями). Его класс Magnoliopsida (класс цветковых растений).Сапиндейлс — это заказ . Орден Сапиндейлс; одной из общих черт его членов является способность производить сок. Sapindaceae относится к семейству . Acer род. Его вид — A. saccharum Marsh, и обычно мы называем его кленовым деревом. (Страница стандартного отчета ITIS: Acer saccharum, 2011 г.)

Рисунок 4: Таксономическая классификация клена. Источник: Мария Виктория Гонзага из Biology Online (фото клена предоставлено Famartin (дерево и листва осенью), CC BY-SA 4.0 и Superior National Forest (зеленые листья), CC BY-SA 2.0).

Классификация плодовой мушки

Все мы знаем, что плодовая муха — удивительный организм, но в то же время иногда он раздражает. Вот классификация плодовой мушки.

Домен плодовой мухи — Eukarya. У него есть ядро, а также органелла. Он принадлежит к Kingdom Animalia (царству животных). Причина включения его в это царство заключается в том, что это гетеротрофный многоклеточный организм, лишенный клеточной стенки.Из-за парных ног, сегментированного тела и жесткого экзоскелета его тип — Членистоногие. Его класс Insecta (насекомые). Из-за двух крыльев его отряд двукрылых.

ПРОЧИТАЙТЕ: Насекомые – Онлайн-руководство по биологии

Рисунок 5: Таксономическая классификация плодовых мушек. Источник: Мария Виктория Гонзага из Biology Online.

 

Попробуйте ответить на приведенный ниже тест, чтобы проверить, что вы уже узнали о занятиях.

Следующий

Одноклассовые алгоритмы классификации для несбалансированных наборов данных

Последнее обновление: 21 августа 2020 г.

Выбросы или аномалии — это редкие примеры, которые не согласуются с остальными данными.

Выявление выбросов в данных называется обнаружением выбросов или аномалий, а подобласть машинного обучения, посвященная этой проблеме, называется одноклассовой классификацией. Это неконтролируемые алгоритмы обучения, которые пытаются смоделировать « нормальных » примеров, чтобы классифицировать новые примеры как нормальные или ненормальные (например, выбросы).

Алгоритмы классификации с одним классом можно использовать для задач бинарной классификации с сильно искаженным распределением классов.Эти методы могут быть приспособлены к входным примерам из большинства классов в обучающем наборе данных, а затем оценены в наборе тестовых данных.

Хотя алгоритмы одноклассовой классификации не предназначены для решения таких задач, они могут быть эффективны для несбалансированных классификационных наборов данных, в которых нет или очень мало примеров меньшинства, или наборов данных, в которых отсутствует согласованная структура для разделения классов, которые могут быть обучается по контролируемому алгоритму.

В этом руководстве вы узнаете, как использовать алгоритмы классификации одного класса для наборов данных с сильно искаженным распределением классов.

После завершения этого урока вы будете знать:

  • Одноклассовая классификация — это область машинного обучения, предоставляющая методы обнаружения выбросов и аномалий.
  • Как адаптировать алгоритмы одноклассовой классификации для несбалансированной классификации с сильно искаженным распределением классов.
  • Как подобрать и оценить алгоритмы классификации одного класса, такие как SVM, изолированный лес, эллиптическая оболочка и фактор локального выброса.

Начните свой проект с моей новой книги «Несбалансированная классификация с Python», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Начнем.

Алгоритмы одноклассовой классификации для несбалансированной классификации
Фотография Косала Бандара, некоторые права защищены.

Обзор учебника

Это руководство разделено на пять частей. они:

  1. Одноклассовая классификация несбалансированных данных
  2. Одноклассовые машины опорных векторов
  3. Изолированный лес
  4. Определитель минимальной ковариации
  5. Фактор локального выброса

Одноклассовая классификация несбалансированных данных

Выбросы одновременно редки и необычны.

Редкость предполагает, что они имеют низкую частоту по сравнению с данными без выбросов (так называемые выбросы). Необычный предполагает, что они не вписываются четко в распределение данных.

Наличие выбросов может вызвать проблемы. Например, одна переменная может иметь выброс, далекий от массы примеров, что может исказить сводные статистические данные, такие как среднее значение и дисперсия.

Для подбора модели машинного обучения может потребоваться идентификация и удаление выбросов в качестве метода подготовки данных.

Процесс выявления выбросов в наборе данных обычно называется обнаружением аномалий, где выбросы — это « аномалии », а остальные данные — « нормальные ». Обнаружение выбросов или обнаружение аномалий представляет собой сложную проблему и состоит из ряда методов.

В машинном обучении одним из подходов к решению проблемы обнаружения аномалий является одноклассовая классификация.

Одноклассовая классификация, или сокращенно OCC, включает в себя подгонку модели к данным « нормальный » и прогнозирование того, являются ли новые данные нормальными или выбросами/аномалиями.

Одноклассовый классификатор предназначен для сбора характеристик обучающих экземпляров, чтобы иметь возможность различать их и потенциальные выбросы.

— Страница 139, Изучение несбалансированных наборов данных, 2018.

Классификатор с одним классом подходит для обучающего набора данных, который содержит только примеры из обычного класса. После подготовки модель используется для классификации новых примеров как нормальных или ненормальных, то есть выбросов или аномалий.

Методы одноклассовой классификации могут использоваться для задач бинарной (двухклассовой) несбалансированной классификации, где отрицательный случай (класс 0) принимается за « нормальный », а положительный случай (класс 1) принимается за выброс или аномалию. .

  • Отрицательный случай : Нормальный или встроенный.
  • Положительный случай : Аномалия или выброс.

Учитывая природу подхода, одноклассовые классификации больше всего подходят для тех задач, где положительные случаи не имеют последовательного шаблона или структуры в пространстве признаков, что затрудняет изучение границы класса другими алгоритмами классификации. Вместо этого, рассматривая положительные случаи как выбросы, он позволяет классификаторам одного класса игнорировать задачу различения и вместо этого сосредоточиться на отклонениях от нормы или того, что ожидается.

Это решение оказалось особенно полезным, когда в классе меньшинства отсутствует какая-либо структура, поскольку он преимущественно состоит из небольших дизъюнктов или зашумленных экземпляров.

— Страница 139, Изучение несбалансированных наборов данных, 2018.

Это также может быть уместно, когда количество положительных случаев в обучающей выборке настолько мало, что их не стоит включать в модель, например, несколько десятков примеров или меньше. Или для задач, где нельзя собрать примеры положительных случаев до обучения модели.

Чтобы было ясно, эта адаптация алгоритмов одноклассовой классификации для несбалансированной классификации необычна, но может быть эффективной в некоторых задачах. Недостатком этого подхода является то, что любые примеры выбросов (положительных случаев), которые мы имеем во время обучения, не используются одноклассовым классификатором и отбрасываются. Это говорит о том, что, возможно, параллельно можно было бы попробовать обратное моделирование проблемы (например, смоделировать положительный случай как обычно). Это также предполагает, что одноклассовый классификатор может предоставить входные данные для ансамбля алгоритмов, каждый из которых использует обучающий набор данных по-разному.

Следует помнить, что преимущества одноклассовых классификаторов достигаются ценой отказа от всей доступной информации о большинстве классов. Поэтому это решение следует использовать с осторожностью, и оно может не подходить для некоторых конкретных приложений.

— Страница 140, Изучение несбалансированных наборов данных, 2018.

Библиотека scikit-learn предоставляет несколько распространенных алгоритмов классификации одного класса, предназначенных для использования при обнаружении выбросов или аномалий и обнаружении изменений, таких как SVM одного класса, Изолирующий лес, Эллиптическая оболочка и Локальный фактор выбросов.

В следующих разделах мы рассмотрим каждый из них по очереди.

Прежде чем мы это сделаем, мы разработаем набор данных бинарной классификации для демонстрации алгоритмов. Мы будем использовать функцию scikit-learn make_classification() для создания 10 000 примеров, из которых 10 примеров относятся к классу меньшинства и 9 990 — к классу большинства, или 0,1 процента против 99,9 процента, или распределение классов примерно 1:1000.

В приведенном ниже примере создается и обобщается этот набор данных.

# Создание и построение синтетического несбалансированного набора данных классификации из коллекций импорт Счетчик из склеарна.импорт наборов данных make_classification из matplotlib импортировать pyplot из импорта numpy, где # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0,999], flip_y=0, random_state=4) # суммируем распределение по классам счетчик = счетчик (у) печать (счетчик) # точечная диаграмма примеров по метке класса для метки, _ в counter.items(): row_ix = где (y == метка) [0] pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1], метка=str(метка)) сюжет.легенда() pyplot.show ()

1

2

30002 2

3

4

5

6

5

70002 6

8

70002

11

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

# Создание и построение набора данных синтетической несбалансированной классификации

из коллекций import Counter

из sklearn.DataSets Import make_classification

из matplotlib import pyplot

из numpy import, где

# определяют dataset

x, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_dedundant = 0,

n_clusters_per_class = 1, вес = [0,999 ], flip_y=0, random_state=4)

# суммировать распределение классов

counter = Counter(y)

print(counter)

# точечная диаграмма примеров по метке класса

для метки, _ in counter.items():

row_ix = where(y == label)[0]

pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1], label=str(label))

pyplot.legend ()

pyplot.show()

Запуск примера сначала суммирует распределение классов, подтверждая, что дисбаланс был создан, как и ожидалось.

Счетчик({0:9990, 1:10})

Счетчик({0: 9990, 1: 10})

Затем создается точечная диаграмма, и примеры отображаются в виде точек, окрашенных в соответствии с меткой их класса, показывающих большую массу для большинства классов (синие) и несколько точек для меньшинства (оранжевые).

Этот серьезный дисбаланс классов с таким небольшим количеством примеров в положительном классе и неструктурированной природой нескольких примеров в положительном классе может стать хорошей основой для использования методов классификации одного класса.

Диаграмма рассеяния задачи бинарной классификации с дисбалансом классов от 1 до 1000

Хотите начать работу с классификацией дисбаланса?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный экспресс-курс по электронной почте прямо сейчас (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получить бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Одноклассовые машины опорных векторов

Алгоритм метода опорных векторов, или SVM, изначально разработанный для бинарной классификации, можно использовать для одноклассовой классификации.

Если используется для несбалансированной классификации, рекомендуется оценить стандартную SVM и взвешенную SVM в наборе данных, прежде чем тестировать версию с одним классом.

При моделировании одного класса алгоритм фиксирует плотность большинства классов и классифицирует примеры на экстремумах функции плотности как выбросы.Эта модификация SVM называется One-Class SVM.

… алгоритм, вычисляющий бинарную функцию, которая должна захватывать области входного пространства, где обитает плотность вероятности (ее поддержка), то есть такую ​​функцию, что большая часть данных будет располагаться в той области, где функция не равна нулю .

— Оценка поддержки многомерного распределения, 2001.

Библиотека scikit-learn обеспечивает реализацию одноклассовой SVM в классе OneClassSVM.

Основное отличие от стандартного SVM заключается в том, что он подходит неконтролируемым образом и не предоставляет обычных гиперпараметров для настройки поля, как C . Вместо этого он предоставляет гиперпараметр « nu », который управляет чувствительностью опорных векторов и должен быть настроен на приблизительное соотношение выбросов в данных, например. 0,01%.

… # определить модель обнаружения выбросов модель = OneClassSVM(gamma=’масштаб’, nu=0.01)

# определение модели обнаружения выбросов

model = OneClassSVM(gamma=’scale’, nu=0.01)

Модель может соответствовать всем примерам в обучающем наборе данных или только тем примерам в большинстве классов. Возможно, попробуйте оба на вашей проблеме.

В этом случае мы попробуем подобрать только те примеры из обучающей выборки, которые относятся к большинству классов.

# подходит для большинства классов поездX = поездX[trainy==0] модель.подходит (поездX)

# подходит для большинства классов

trainX = trainX[trainy==0]

model.fit(trainX)

После подгонки модель можно использовать для выявления выбросов в новых данных.

При вызове функции Predict() для модели она выводит +1 для нормальных примеров, так называемых выбросов, и -1 для выбросов.

  • Inlier Prediction : +1
  • Прогноз выброса : -1

… # обнаружить выбросы в тестовом наборе yhat = model.predict(testX)

# обнаружить выбросы в наборе тестов

yhat = model.predict(testX)

Если мы хотим оценить производительность модели как бинарного классификатора, мы должны изменить метки в тестовом наборе данных с 0 и 1 для классов большинства и меньшинства соответственно на +1 и -1.

… # пометить вкрапления 1, выбросы -1 вспыльчивый[вспыльчивый == 1] = -1 вспыльчивый[вспыльчивый == 0] = 1

# пометить inliers 1, outliers -1

testy[testy == 1] = -1

testy[testy == 0] = 1

Затем мы можем сравнить предсказания модели с ожидаемыми целевыми значениями и вычислить оценку. Учитывая, что у нас есть четкие метки классов, мы можем использовать такие оценки, как точность, полнота или их комбинацию, например, F-мера (F1-оценка).

В этом случае мы будем использовать оценку F-меры, которая является гармоническим средним значением точности и полноты. Мы можем вычислить F-меру с помощью функции f1_score() и указать метку класса меньшинства как -1 через аргумент « pos_label ».

… # рассчитать балл счет = f1_score (тести, yhat, pos_label = -1) print(‘Оценка F1: %.3f’ % оценка)

# вычислить счет

score = f1_score(testy, yhat, pos_label=-1)

print(‘F1 Score: %.3f’ % score)

Связав это вместе, мы можем оценить одноклассовый алгоритм SVM на нашем синтетическом наборе данных. Мы разделим набор данных на две части и используем половину для обучения модели без присмотра, а другую половину — для ее оценки.

Полный пример приведен ниже.

# одноклассовая svm для несбалансированной бинарной классификации из склеарна.импорт наборов данных make_classification из sklearn.model_selection импорта train_test_split из sklearn.metrics импортировать f1_score из sklearn.svm импортировать OneClassSVM # сгенерировать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0,999], flip_y=0, random_state=4) # разделить на обучающие/тестовые наборы trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # определить модель обнаружения выбросов модель = OneClassSVM(gamma=’масштаб’, nu=0.01) # подходит для большинства классов поездX = поездX[trainy==0] модель.фит(поездX) # обнаружить выбросы в тестовом наборе yhat = model.predict (testX) # пометить вкрапления 1, выбросы -1 вспыльчивый[вспыльчивый == 1] = -1 вспыльчивый[вспыльчивый == 0] = 1 # рассчитать балл счет = f1_score (тести, yhat, pos_label = -1) print(‘Оценка F1: %.3f’ % оценка)

1

2

30002 2

3

4

5

6

5

70002 6

8

70002

11

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

# одноклассовая svm для несбалансированной бинарной классификации

от sklearn.DataSets Import make_classification

из Sklearn.model_selection Import reep_test_split

от Sklearn.metrics Импорт F1_SCORE

из Sklearn.svm Импорт Oneclasssvm

# Generate DataSet

x, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0.999], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0 .5, random_state=2, stratify=y)

# определение модели обнаружения выбросов

model = OneClassSVM(gamma=’scale’, nu=0.01)

# соответствие классу большинства

trainX = trainX[trainy==0 ]

model.fit(trainX)

# обнаружить выбросы в наборе тестов

yhat = model.predict(testX)

# пометить выбросы 1, выбросы -1

testy[testy == 0] = 1

# вычислить счет

score = f1_score(testy, yhat, pos_label=-1)

print(‘F1 Score: %.3f’ % оценка)

Выполнение примера соответствует модели на входных примерах из большинства классов обучающей выборки. Затем модель используется для классификации примеров в тестовом наборе как выбросы и выбросы.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае оценка F1 равна 0.123 достигается.

Изолированный лес

Isolation Forest, или сокращенно iForest, представляет собой древовидный алгоритм обнаружения аномалий.

… Изолирующий лес (iForest), который выявляет аномалии исключительно на основе концепции изоляции без использования каких-либо измерений расстояния или плотности

— Обнаружение аномалий на основе изоляции, 2012 г.

Он основан на моделировании нормальных данных таким образом, чтобы изолировать аномалии, которые немногочисленны и различаются по пространству признаков.

… предлагаемый нами метод использует преимущества двух количественных свойств аномалий: i) они составляют меньшинство, состоящее из меньшего количества экземпляров, и ii) их значения атрибутов сильно отличаются от значений нормальных экземпляров.

— Изолированный лес, 2008 г.

Древовидные структуры созданы для изоляции аномалий. В результате изолированные примеры имеют относительно короткую глубину в деревьях, в то время как нормальные данные менее изолированы и имеют большую глубину в деревьях.

… можно эффективно построить древовидную структуру, чтобы изолировать каждый отдельный экземпляр. Из-за своей склонности к изоляции аномалии изолируются ближе к корню дерева; тогда как нормальные точки изолированы на более глубоком конце дерева.

— Изолированный лес, 2008 г.

Библиотека scikit-learn предоставляет реализацию Isolation Forest в классе IsolationForest.

Возможно, наиболее важными гиперпараметрами модели являются аргумент « n_estimators », который задает количество создаваемых деревьев, и аргумент « загрязнение », который используется для определения количества выбросов в наборе данных.

Мы знаем, что заражение составляет около 0,01% положительных случаев по отношению к отрицательным, поэтому мы можем установить аргумент « заражение » равным 0,01.

… # определить модель обнаружения выбросов модель = IsolationForest (загрязнение = 0,01, поведение = «новый»)

# определение модели обнаружения выбросов

model = IsolationForest(contamination=0.01, behavior=’new’)

Вероятно, модель лучше всего обучается на примерах, исключающих выбросы.В этом случае мы подгоняем модель по входным признакам только для примеров из мажоритарного класса.

… # подходит для большинства классов поездX = поездX[trainy==0] модель.фит(поездX)

# подходит для большинства классов

trainX = trainX[trainy==0]

model.fit(trainX)

Как и SVM с одним классом, модель будет предсказывать выброс с меткой +1 и выброс с меткой -1, поэтому метки тестового набора необходимо изменить перед оценкой прогнозов.

Связывая это вместе, полный пример приведен ниже.

# изолированный лес для несбалансированной классификации из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорта train_test_split из sklearn.metrics импортировать f1_score из sklearn.ensemble импорт IsolationForest # сгенерировать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0.999], flip_y=0, random_state=4) # разделить на обучающие/тестовые наборы trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # определить модель обнаружения выбросов модель = IsolationForest (загрязнение = 0,01, поведение = «новый») # подходит для большинства классов поездX = поездX[trainy==0] модель.фит(поездX) # обнаружить выбросы в тестовом наборе yhat = model.predict (testX) # пометить вкрапления 1, выбросы -1 вспыльчивый[вспыльчивый == 1] = -1 вспыльчивый[вспыльчивый == 0] = 1 # рассчитать балл счет = f1_score (тести, yhat, pos_label = -1) print(‘Оценка F1: %.3f’ % оценка)

1

2

30002 2

3

4

5

6

5

70002 6

8

70002

11

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

#изолирующий лес для несбалансированной классификации

от sklearn.DataSets Import make_classification

из Sklearn.model_selection Import reev_test_split

от Sklearn.Metrics Импорт F1_SCORE

из Sklearn.ensemble Import IsolationForts

# Generate DataSet

x, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0.999], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0 .5, random_state=2, stratify=y)

# определение модели обнаружения выбросов

model = IsolationForest(contamination=0.01, behavior=’new’)

# соответствие классу большинства

trainX = trainX[trainy==0 ]

model.fit(trainX)

# обнаружить выбросы в наборе тестов

yhat = model.predict(testX)

# пометить выбросы 1, выбросы -1

testy[testy == 0] = 1

# вычислить счет

score = f1_score(testy, yhat, pos_label=-1)

print(‘F1 Score: %.3f’ % оценка)

Выполнение примера подгоняет модель изолированного леса в обучающем наборе данных неконтролируемым образом, затем классифицирует примеры в тестовом наборе как выбросы и выбросы и оценивает результат.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае оценка F1 равна 0.154 достигается.

Примечание : загрязнение довольно низкое и может привести к большому количеству заездов с оценкой F1 0,0.

Чтобы повысить стабильность метода для этого набора данных, попробуйте увеличить загрязнение до 0,05 или даже 0,1 и повторно запустить пример.

Определитель минимальной ковариации

Если входные переменные имеют гауссово распределение, то для обнаружения выбросов можно использовать простые статистические методы.

Например, если набор данных имеет две входные переменные, и обе являются гауссовыми, то пространство признаков образует многомерную гауссовскую зависимость, и знание этого распределения можно использовать для определения значений, далеких от распределения.

Этот подход можно обобщить, определив гиперсферу (эллипсоид), которая покрывает нормальные данные, а данные, выходящие за пределы этой формы, считаются выбросами. Эффективная реализация этого метода для многомерных данных известна как детерминант минимальной ковариации, или сокращенно MCD.

Необычно иметь такие хорошие данные, но если это относится к вашему набору данных, или вы можете использовать степенные преобразования, чтобы сделать переменные гауссовскими, тогда этот подход может быть уместным.

Метод определителя минимальной ковариации (MCD) представляет собой высоконадежную оценку многомерного местоположения и разброса, для которой доступен быстрый алгоритм. […] Он также служит удобным и эффективным инструментом для обнаружения выбросов.

— Определитель минимальной ковариации и расширения, 2017.

Библиотека scikit-learn предоставляет доступ к этому методу через класс EllipticEnvelope.

Предоставляет аргумент « загрязнение », который определяет ожидаемое соотношение выбросов, наблюдаемых на практике.Мы знаем, что это 0,01 процента в нашем синтетическом наборе данных, поэтому мы можем установить его соответствующим образом.

… # определить модель обнаружения выбросов модель = EllipticEnvelope (загрязнение = 0,01)

# определение модели обнаружения выбросов

model = EllipticEnvelope(contamination=0.01)

Модель может быть подобрана на входных данных из мажоритарного класса только для оценки распределения « нормальных » данных неконтролируемым образом.

… # подходит для большинства классов поездX = поездX[trainy==0] модель.фит(поездX)

# подходит для большинства классов

trainX = trainX[trainy==0]

model.fit(trainX)

Затем модель будет использоваться для классификации новых примеров как нормальных (+1) или выбросов (-1).

… # обнаружить выбросы в тестовом наборе йхат = модель.предсказать (тестX)

# обнаружить выбросы в наборе тестов

yhat = model.predict(testX)

Связывая это вместе, полный пример использования модели обнаружения выбросов эллиптической оболочки для несбалансированной классификации в нашем наборе данных синтетической бинарной классификации приведен ниже.

# эллиптическая огибающая для несбалансированной классификации из склеарна.импорт наборов данных make_classification из sklearn.model_selection импорта train_test_split из sklearn.metrics импортировать f1_score из sklearn.covariance импорта EllipticEnvelope # сгенерировать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0,999], flip_y=0, random_state=4) # разделить на обучающие/тестовые наборы trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # определить модель обнаружения выбросов модель = EllipticEnvelope (загрязнение = 0.01) # подходит для большинства классов поездX = поездX[trainy==0] модель.фит(поездX) # обнаружить выбросы в тестовом наборе yhat = model.predict (testX) # пометить вкрапления 1, выбросы -1 вспыльчивый[вспыльчивый == 1] = -1 вспыльчивый[вспыльчивый == 0] = 1 # рассчитать балл счет = f1_score (тести, yhat, pos_label = -1) print(‘Оценка F1: %.3f’ % оценка)

1

2

30002 2

3

4

5

6

5

70002 6

8

70002

11

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

# эллиптический конверт для несбалансированной классификации

от sklearn.DataSets Import make_classification

из Sklearn.model_selection Import reep_test_split

от Sklearn.metrics Импорт F1_SCORE

из Sklearn.covaryce Import EllipticenVelope

# Generate DataSet

x, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0.999], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size=0 .5, random_state=2, stratify=y)

# определение модели обнаружения выбросов

model = EllipticEnvelope(contamination=0.01)

# соответствие классу большинства

trainX = trainX[trainy==0]

model.fit (trainX)

# обнаружить выбросы в тестовом наборе

yhat = model.predict(testX)

# отметить выбросы 1, выбросы -1

testy[testy == 1] = -1

testy[testy = = 0] = 1

# вычислить счет

score = f1_score(testy, yhat, pos_label=-1)

print(‘F1 Score: %.3f’ % оценка)

Выполнение примера подгоняет модель эллиптической оболочки в обучающем наборе данных без присмотра, затем классифицирует примеры в тестовом наборе как выбросы и выбросы и оценивает результат.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае оценка F1 равна 0.157 достигается.

Фактор локального выброса

Простой подход к выявлению выбросов состоит в том, чтобы найти те примеры, которые далеки от других примеров в пространстве признаков.

Это может хорошо работать для пространств признаков с низкой размерностью (мало признаков), хотя может стать менее надежным по мере увеличения числа признаков, что называется проклятием размерности.

Фактор локального выброса, или сокращенно LOF, представляет собой метод, который пытается использовать идею ближайших соседей для обнаружения выбросов.Каждому примеру присваивается оценка того, насколько он изолирован или насколько вероятно, что он является выбросом, в зависимости от размера его локального соседства. Те примеры с наибольшим количеством баллов, скорее всего, будут выбросами.

Мы вводим локальный выброс (LOF) для каждого объекта в наборе данных, указывающий степень его выброса.

— LOF: Определение локальных выбросов на основе плотности, 2000.

Библиотека scikit-learn обеспечивает реализацию этого подхода в классе LocalOutlierFactor.

Модель может быть определена и требует, чтобы был указан ожидаемый процент выбросов в наборе данных, например 0,01 процента в случае нашего синтетического набора данных.

… # определить модель обнаружения выбросов модель = LocalOutlierFactor (загрязнение = 0,01)

# определение модели обнаружения выбросов

model = LocalOutlierFactor(contamination=0.01)

Модель не подходит.Вместо этого набор данных « normal » используется в качестве основы для выявления выбросов в новых данных посредством вызова fit_predict() .

Чтобы использовать эту модель для выявления выбросов в нашем тестовом наборе данных, мы должны сначала подготовить обучающий набор данных, чтобы он содержал только входные примеры из класса большинства.

… # получить примеры только для большинства классов поездX = поездX[trainy==0]

# получить примеры только для большинства классов

trainX = trainX[trainy==0]

Затем мы можем соединить эти примеры с входными примерами из тестового набора данных.

… # создать один большой набор данных составной = vstack((trainX, testX))

# создать один большой набор данных

композит = vstack((trainX, testX))

Затем мы можем сделать прогноз, вызвав fit_predict() и получить только те метки для примеров в тестовом наборе.

… # сделать прогноз на составном наборе данных yhat = model.fit_predict (составной) # получить только прогнозы на тестовом наборе yhat yhat[len(trainX):]

# сделать прогноз на основе составного набора данных

yhat = model.fit_predict(composite)

# получить только прогнозы на тестовом наборе

yhat yhat[len(trainX):]

Чтобы упростить задачу, мы можем обернуть это в новую функцию с именем lof_predict() , указанным ниже.

# сделать прогноз с помощью модели лоу def lof_predict (модель, trainX, testX): # создать один большой набор данных составной = vstack((trainX, testX)) # сделать прогноз на составном наборе данных yhat = model.fit_predict (составной) # возвращаем только предсказания в тестовом наборе вернуть yhat[len(trainX):]

# сделать прогноз с помощью модели lof

def lof_predict(model, trainX, testX):

# создать один большой набор данных

композитный = vstack((trainX, testX))

# сделать прогноз по составному набору данных

йхат = модель.fit_predict(composite)

# вернуть только предсказания из набора тестов

return yhat[len(trainX):]

Прогнозируемые метки будут +1 для нормальных значений и -1 для выбросов, как и другие алгоритмы обнаружения выбросов в scikit-learn.

Связывая это вместе, полный пример использования алгоритма обнаружения выбросов LOF для классификации с асимметричным распределением классов приведен ниже.

# фактор локального выброса для несбалансированной классификации импорт из numpy vstack из склеарна.импорт наборов данных make_classification из sklearn.model_selection импорта train_test_split из sklearn.metrics импортировать f1_score из sklearn.neighbors импортировать LocalOutlierFactor # сделать прогноз с помощью модели лоу def lof_predict (модель, trainX, testX): # создать один большой набор данных составной = vstack((trainX, testX)) # сделать прогноз на составном наборе данных yhat = model.fit_predict (составной) # возвращаем только предсказания в тестовом наборе вернуть yhat[len(trainX):] # сгенерировать набор данных X, y = make_classification (n_samples = 10000, n_features = 2, n_redundant = 0, n_clusters_per_class=1, веса=[0.999], flip_y=0, random_state=4) # разделить на обучающие/тестовые наборы trainX, testX, trainy, testy = train_test_split (X, y, test_size = 0,5, random_state = 2, stratify = y) # определить модель обнаружения выбросов модель = LocalOutlierFactor (загрязнение = 0,01) # получить примеры только для большинства классов поездX = поездX[trainy==0] # обнаружить выбросы в тестовом наборе yhat = lof_predict (модель, поезд X, тест X) # пометить вкрапления 1, выбросы -1 вспыльчивый[вспыльчивый == 1] = -1 вспыльчивый[вспыльчивый == 0] = 1 # рассчитать балл счет = f1_score (тести, yhat, pos_label = -1) print(‘Оценка F1: %.3f’ % оценка)

1

2

30002 2

3

4

5

6

5

70002 6

8

70002

11

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

23

22

240002 23

25

240002 23

25

26

27

28

27

29 20002 28

29

30

31

32

33

# локальный фактор выброса для несбалансированной классификации

из numpy import vstack

из sklearn.DataSets Import make_classification

из Sklearn.model_selection Import Erain_test_split

из Sklearn.Metrics Импорт F1_SCORE

от Sklearn.neighbors Import LocaloutlierFactor

# Сделать прогноз с LOF Model

DEF LOF_PREDICT (модель, Trainx, TestX) :

# создать один большой набор данных

композитный = vstack((trainX, testX))

# сделать прогноз на составном наборе данных

yhat = model.fit_predict(composite)

# вернуть только прогнозы из тестового набора =0,

n_clusters_per_class=1, weights=[0.999], flip_y=0, random_state=4)

# разделить на обучающие/тестовые наборы

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(X, y, test_size= 0.5, random_state=2, stratify=y)

# определить модель обнаружения выбросов

model = LocalOutlierFactor(contamination=0.01)

# получить примеры только для большинства классов

trainX = trainX[trainy==0]

# обнаружить выбросы в наборе тестов , выбросы -1

testy[testy == 1] = -1

testy[testy == 0] = 1

# вычислить счет

score = f1_score(testy, yhat, pos_label=-1)

print («Оценка F1: %.3f» % оценки)

При выполнении примера используется локальная модель фактора выбросов с обучающим набором данных неконтролируемым образом для классификации примеров в тестовом наборе как выбросы и выбросы, а затем оценивается результат.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае достигается оценка F1 0,138.

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Бумаги

Книги

API

Статьи

Резюме

В этом руководстве вы узнали, как использовать алгоритмы классификации одного класса для наборов данных с сильно искаженным распределением классов.

В частности, вы узнали:

  • Одноклассовая классификация — это область машинного обучения, предоставляющая методы обнаружения выбросов и аномалий.
  • Как адаптировать алгоритмы одноклассовой классификации для несбалансированной классификации с сильно искаженным распределением классов.
  • Как подобрать и оценить алгоритмы классификации одного класса, такие как SVM, изолированный лес, эллиптическая оболочка и фактор локального выброса.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разберитесь с несбалансированной классификацией!

Разработка несбалансированных моделей обучения за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Несбалансированная классификация с Python

Это обеспечивает учебных пособий по самостоятельным исследованиям и в конце конечных проектов и на:
Метрики производительности , Спогима без привязки , Smote , Пороговое движение , Калибровка вероятности , .
и многое другое…

Использование несбалансированных методов классификации в ваших проектах машинного обучения

Посмотреть, что внутри

Системы классификации поисковых патентов

   

Номер класса и название

  002 Одежда
  004 Ванны, туалеты, раковины и плевательницы
  005 Кровати
  007 Составные инструменты
  008 Отбеливание и окрашивание; обработка жидкости и химическая модификация тканей и волокон
  012 Изготовление обуви и обуви
  014 Мосты
  015 Чистка щеткой, чистка и общая уборка
  016 Разное оборудование (напр.г., втулка, застежка для ковра, ролик, дверной доводчик, панельная подвеска, приставная или дополнительная ручка, петля, противовес оконной створки и т. д.)
  019 Текстиль: подготовка волокна
  023 Химия: физические процессы
  024 Пряжки, пуговицы, застежки и т. д.
  026 Текстиль: отделка ткани
  027 Предприятие
  028 Текстиль: производство
  029 Металлообработка
  030 Столовые приборы
  033 Геометрические инструменты
  034 Сушка и контакт газа или пара с твердыми веществами
  036 Сапоги, туфли и леггинсы
  037 Земляные работы
  038 Текстильные изделия: глажка или глажение
  040 Карточка, изображение или знак с изображением
  042 Огнестрельное оружие
  043 Рыбалка, отлов и уничтожение паразитов
  044 Топливо и родственные ему составы
  047 Растениеводство
  048 Газ: отопление и освещение
  049 Подвижные или съемные крышки
   

Номер класса и название

  051 Процесс изготовления абразивного инструмента, материал или композиция
  052 Статические конструкции (например,г., здания)
  053 Изготовление упаковки
  054 Упряжь для рабочего животного
  055 Газоразделение
  056 Харвестеры
  057 Текстильные изделия: прядение, кручение и кручение
  059 Изготовление цепей, скоб и подков
  060 Электростанции
  062 Охлаждение
  063 Ювелирные изделия
  065 Производство стекла
  066 Текстиль: вязание
  068 Текстиль: аппарат для обработки жидкости
  069 Изделия из кожи
  070 Замки
  071 Химия: удобрения
  072 Деформация металла
  073 Измерение и тестирование
  074 Элемент машины или механизм
  075 Специализированные металлургические процессы, составы для их использования, составы уплотненных металлических порошков и смеси сыпучих металлических частиц
  076 Металлические инструменты и приспособления, изготовление
  079 Изготовление пуговиц
  081 Инструменты
  082 Токарная обработка
  083 Резка
  084 Музыка
  086 Изготовление боеприпасов и взрывчатых веществ
  087 Текстильные изделия: плетение, сетка и кружевоплетение
   

Номер класса и название

  089 Боеприпасы
  091 Двигатели: расширяемая камера
  092 Устройства с расширяемой камерой
  095 Разделение газов: процессы
  096 Газоразделение: аппаратура
  099 Продукты питания и напитки: аппаратура
  100 Прессы
  101 Печать
  102 Боеприпасы и взрывчатые вещества
  104 Железные дороги
  105 Железнодорожный подвижной состав
  106 Составы: покрытие или пластик
  108 Горизонтально поддерживаемые плоские поверхности
  109 Сейфы, защита банков или связанные с ними устройства
  110 Печи
  111 Посадка
  112 Шитье
  114 Корабли
  116 Сигналы и индикаторы
  117 Процессы выращивания монокристаллов, ориентированных кристаллов и эпитаксии; аппараты без покрытия для них
  118 Устройство для нанесения покрытий
  119 Животноводство
  122 Жидкостные нагреватели и испарители
  123 Двигатели внутреннего сгорания
  124 Механические пушки и метательные установки
  125 Обработка камня
  126 Печи и печи
  127 Сахар, крахмал и углеводы
  128 Хирургия
   

Номер класса и название

  131 Табак
  132 Туалет
  134 Очистка и контакт жидкости с твердыми телами
  135 Палатка, навес, зонт или трость
  136 Батареи: термоэлектрические и фотоэлектрические
  137 Работа с жидкостями
  138 Трубы и трубчатые каналы
  139 Текстиль: ткачество
  140 Электромонтаж
  141 Свободное перемещение материалов с приемником или средствами взаимодействия приемника
  142 Токарная обработка дерева
  144 Деревообработка
  147 Бондарь
  148 Обработка металлов
  149 Взрывчатые и термические составы или заряды
  150 Кошельки, портмоне и защитные чехлы
  152 Эластичные шины и колеса
  156 Склеивание и прочее химическое производство
  157 Колесные машины
  159 Испарители-концентраторы
  160 Гибкая или переносная крышка, перегородка или панель
  162 Производство бумаги и высвобождение волокна
  163 Изготовление игл и булавок
  164 Литье металлическое
  165 Теплообменник
  166 Колодцы
  168 Кузнечное дело
  169 Огнетушители
  171 Раскопки растений или закопанных предметов
   

Номер класса и название

  172 Земляные работы
  173 Привод инструмента или воздействие на него
  174 Электричество: проводники и изоляторы
  175 Бурение или проникновение в землю
  177 Весы
  178 Телеграфия
  180 Автомобили
  181 Акустика
  182 Пожарная лестница, лестница или леса
  184 Смазка
  185 Двигатели: пружинные, весовые или с приводом от животных
  186 Мерчандайзинг
  187 Лифт, промышленный погрузчик или стационарный подъемник для автомобиля
  188 Тормоза
  190 Чемоданы и ручная кладь
  191 Электричество: передача на транспортные средства
  192 192 сцепление и блок управления
  193 Конвейеры, желоба, салазки, направляющие и пути
  194 Механизмы контроля с обратным управлением
  196 Минеральные масла: аппаратура
  198 Конвейеры: механические
  199 Типовое литье
  200 Электричество: автоматы и выключатели
  201 Перегонка: процессы термолитические
  202 Перегонка: аппаратура
  203 Перегонка: процессы разделительные
  204 Химия: электрическая и волновая энергия
  205 Электролиз: процессы, используемые в нем композиции и способы получения композиций
  206 Специальная емкость или упаковка
   

Номер класса и название

  208 Минеральные масла: процессы и продукты
  209 Классификация, разделение и сортировка твердых веществ
  210 Очистка или разделение жидкостей
  211 Опоры: стойки
  212 Поворотные подъемники
  213 Железнодорожные тягловые устройства
  215 Бутылки и банки
  216 Травление подложки: процессы
  217 Деревянные сосуды
  218 Высоковольтные выключатели с дугогасительными устройствами
  219 Электрическое отопление
  220 Сосуды
  221 Товар дозирующий
  222 Дозирование
  223 Аппарат для одежды
  224 Держатели пакетов и предметов
  225 Разделение путем разрыва или разрушения
  226 Продвигаемый материал неопределенной длины
  227 Устройство для привода удлиненных элементов
  228 Склеивание металлов плавлением
  229 Конверты, обертки и картонные коробки
  231 Кнуты и устройства для взбивания
  232 Депозитные и инкассаторские емкости
  234 Выборочная резка (напр.г., штамповка)
  235 Регистры
  236 Автоматическая регулировка температуры и влажности
  237 Системы отопления
  238 Железные дороги: наземный путь
  239 Разбрызгивание, распыление и распыление жидкости
   

Номер класса и название

  241 Измельчение или измельчение твердых материалов
  242 Намотка, натяжение или направление
  244 Воздухоплавание и космонавтика
  245 Проволочные ткани и конструкции
  246 Железнодорожные стрелки и сигналы
  248 Опоры
  249 Статические формы
  250 Лучистая энергия
  251 Клапаны и приводы клапанов
  252 Составы
  254 Приспособления или устройства для приложения толкающего или тянущего усилия
  256 Ограждения
  257 Активные твердотельные устройства (например,г., транзисторы, твердотельные диоды)
  258 Железнодорожная доставка почты
  260 Химия соединений углерода
  261 Аппарат для контакта с газом и жидкостью
  264 Формование или обработка пластмассовых и неметаллических изделий: процессы
  266 Аппаратура металлургическая
  267 Пружинные устройства
  269 Рабочие держатели
  270 Листовой материал, связывающий
  271 Подача или выдача листов
  273 Развлекательные устройства: игры
  276 Набор текста
  277 Уплотнение для соединения или соединения
  278 Наземные транспортные средства: тягловые устройства
  279 Патроны или гнезда
  280 Наземные транспортные средства
  281 Книги, полоски и листы
   

Номер класса и название

  283 Печатная продукция
  285 Трубные соединения или муфты
  289 Узлы и завязывание узлов
  290 Динамо-установки с первичным двигателем
  291 Шлифовальные машины
  292 Застежки
  293 Крылья автомобиля
  294 Погрузочно-разгрузочные работы: ручные и лебедочные орудия
  295 Железнодорожные колеса и оси
  296 Наземные транспортные средства: кузова и крыши
  297 Стулья и сиденья
  298 Наземные транспортные средства: самосвал
  299 Добыча полезных ископаемых или разрушение твердых материалов на месте
  300 Изготовление щеток, метел и швабр
  301 Наземные транспортные средства: колеса и оси
  303 Гидравлические и аналогичные тормозные системы
  305 Заменители колес для наземных транспортных средств
  307 Системы электрической передачи или соединения
  310 Конструкция электрического генератора или двигателя
  312 Опоры: каркас шкафа
  313 Электрические лампы и газоразрядные устройства
  314 Электрические лампы и разрядные устройства: расходуемые электроды
  315 Электрические лампы и разрядные устройства: системы
  318 Электричество: двигательные системы
  320 Электричество: зарядка или разрядка аккумулятора или конденсатора
  322 Электричество: системы с одним генератором
  323 Электричество: электроснабжение или системы регулирования
  324 Электричество: измерение и тестирование
  326 Электронная цифровая логическая схема
   

Номер класса и название

  327 Прочие активные электрические нелинейные устройства, цепи и системы
  329 Демодуляторы
  330 Усилители
  331 Осцилляторы
  332 Модуляторы
  333 Линии и сети передачи волн
  334 Тюнеры
  335 Электричество: переключатели с магнитным приводом, магниты и электромагниты
  336 Индукторы
  337 Электричество: электротермические или термовыключатели
  338 Электрические резисторы
  340 Связь: электрическая
  341 Генерация или преобразование кодированных данных
  342 Средства связи: направленные радиоволновые системы и устройства (напр.г., РЛС, радионавигация)
  343 Связь: антенны для радиоволн
  345 Системы обработки компьютерной графики и выборочного визуального отображения
  346 Регистраторы
  347 Инкрементная печать символьной информации
  348 Телевидение
  349 Жидкокристаллические ячейки, элементы и системы
  351 Оптика: проверка зрения, проверка и коррекция зрения
  352 Оптика: кино
  353 Оптика: проекторы изображений
  355 Фотокопирование
  356 Оптика: измерения и испытания
  358 Обработка факсимильных и статических презентаций
  359 Оптика: системы и элементы
  360 Динамическое магнитное хранение или поиск информации
  361 Электричество: электрические системы и устройства
   

Номер класса и название

  362 Освещение
  363 Системы преобразования электроэнергии
  365 Хранение и поиск статической информации
  366 Перемешивание
  367 Связь электрическая: акустические волновые системы и устройства
  368 Часовое искусство: системы или устройства для измерения времени
  369 Динамическое хранение или поиск информации
  370 Мультиплексная связь
  372 Генераторы когерентного света
  373 Промышленные электрические нагревательные печи
  374 Тепловые измерения и испытания
  375 Импульсная или цифровая связь
  376 Индуцированные ядерные реакции: процессы, системы и элементы
  377 Электрические счетчики импульсов, делители импульсов или сдвиговые регистры: схемы и системы
  378 Рентгеновские или гамма-лучевые системы или устройства
  379 Телефонная связь
  380 Криптография
  381 Электрические системы и устройства обработки звуковых сигналов
  382 Анализ изображений
  383 Гибкие пакеты
  384 Подшипники
  385 Оптические волноводы
  386 Обработка видеосигнала движения для записи или воспроизведения
  388 Электричество: системы управления двигателем
  392 Электронагреватели сопротивления
  396 Фотография
  398 Оптическая связь
  399 Электрофотография
  400 Машины пишущие
   

Номер класса и название

  401 Приспособления для нанесения покрытий с подачей материала
  402 Устройство для переплета, разъемно зацепляющееся с отверстием или выемкой листа
  403 Соединения и соединения
  404 Дорожная конструкция, процесс или устройство
  405 Гидравлика и земляные работы
  406 Конвейеры: поток жидкости
  407 Фрезы, для придания формы
  408 Резка с использованием вращающегося осевого инструмента
  409 Нарезание зубьев, фрезерование или строгание
  410 Грузовое помещение на грузовом перевозчике
  411 Расширяемый, резьбовой, приводной, головной, инструментально деформированный или фиксируемый крепежный элемент
  412 Переплетное дело: процесс и оборудование
  413 Изготовление контейнеров из листового металла
  414 Транспортировка материалов или изделий
  415 Роторные кинетические гидромоторы или насосы
  416 Реакционные поверхности жидкости (т.д., рабочие колеса)
  417 Насосы
  418 Устройства с вращающейся расширяемой камерой
  419 Процессы порошковой металлургии
  420 Сплавы или композиции металлов
  422 Химическое оборудование и процессы дезинфекции, дезодорации, консервации или стерилизации
  423 Химия неорганических соединений
  424 Лекарственные средства, композиции для биовоздействия и ухода за телом
  425 Пластмассовые или глиняные изделия для придания формы или обработки: аппарат
  426 Пищевые продукты или съедобные материалы: процессы, композиции и продукты
  427 Процессы нанесения покрытий
  428 Сырье или разные изделия
  429 Химия: аппараты, продукты и процессы для производства электрического тока
  430 Химия радиационных изображений: процесс, состав или продукт
   

Номер класса и название

  431 Горение
  432 Отопление
  433 Стоматология
  434 Обучение и демонстрация
  435 Химия: молекулярная биология и микробиология
  436 Химия: аналитические и иммунологические исследования
  438 Производство полупроводниковых приборов: процесс
  439 Электрические разъемы
  440 Судовая силовая установка
  441 Буи, плоты и водные устройства
  442 Ткань (тканая, трикотажная или нетканая ткань или ткань и т. д.)
  445 Производство компонентов или устройств электрических ламп или космических разрядов
  446 Развлекательные устройства: игрушки
  449 Пчеловодство
  450 Основа одежды
  451 Шлифовка
  452 Разделка мяса
  453 Работа с монетами
  454 Вентиляция
  455 Телекоммуникации
  460 Обмолот или сепарация урожая
  462 Книжки, полоски и листы для сборки
  463 Развлекательные устройства: игры
  464 Вращающиеся валы, поршни, кожухи и эластичные муфты для вращающихся валов
  470 Изготовление крепежных изделий с резьбой, головкой или шайбы: процесс и аппаратура
  472 Развлекательные устройства
  473 Игры с использованием материального снаряда
  474 Системы или компоненты силовой передачи с бесконечным ремнем
  475 Системы планетарной передачи или компоненты
   

Номер класса и название

  476 Системы или компоненты фрикционных передач
  477 Взаимосвязанные органы управления подачей мощности, включая управление двигателем
  482 Тренажеры
  483 Замена инструмента
  492 Рулон или ролик
  493 Изготовление контейнера или трубки из бумаги; или другое изготовление из листа или полотна
  494 Чаша без отверстий: центробежные сепараторы
  501 Составы: керамика
  502 Катализатор, твердый сорбент или носитель для них: продукт или способ получения
  503 Приемник для грампластинок с несколькими взаимодействующими листами или бесцветный формирователь цвета, способ применения или проявитель для него
  504 Композиции для защиты и регулирования растений
  505 Технология сверхпроводников: аппаратура, материал, процесс
  506 Технология комбинаторной химии: метод, библиотека, аппаратура
  507 Бурение грунта, обработка скважин и нефтепромысловая химия
  508 Твердые антифрикционные устройства, материалы для них, смазочные или разделительные композиции для движущихся твердых поверхностей и разные композиции минеральных масел
  510 Чистящие составы для твердых поверхностей, вспомогательные составы для них или способы приготовления составов
  512 Парфюмерные композиции
  514 Лекарственные средства, композиции для биовоздействия и ухода за телом
  516 Коллоидные системы и смачивающие агенты; их субкомбинации; процессы
  518 Химия: процессы Фишера-Тропша; или очистка или извлечение продуктов из них
  520 Синтетические смолы или натуральные каучуки — часть класса 520 серии
  521 Синтетические смолы или натуральные каучуки — часть класса 520 серии
  522 Синтетические смолы или натуральные каучуки — часть класса 520 серии
  523 Синтетические смолы или натуральные каучуки — часть класса 520 серии
  524 Синтетические смолы или натуральные каучуки — часть класса 520 серии
  525 Синтетические смолы или натуральные каучуки — часть класса 520 серии
  526 Синтетические смолы или натуральные каучуки — часть класса 520 серии
  527 Синтетические смолы или натуральные каучуки — часть класса 520 серии
  528 Синтетические смолы или натуральные каучуки — часть класса 520 серии
   

Номер класса и название

  530 Химия: натуральные смолы или производные; пептиды или белки; лигнины или продукты их реакции
  532 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  534 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  536 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  540 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  544 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  546 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  548 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  549 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  552 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  554 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  556 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  558 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  560 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  562 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  564 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  568 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  570 Органические соединения — часть классов 532-570 серии
  585 Химия углеводородных соединений
  588 Уничтожение или локализация опасных или токсичных отходов
  600 Хирургия
  601 Хирургия: кинезотерапия
  602 Хирургия: шина, бандаж или повязка
  604 Хирургия
  606 Хирургия
  607 Хирургия: свет, тепло и электричество
  623 Протез (т.д., искусственные элементы тела), их части или приспособления и аксессуары для них
  700 Обработка данных: общие системы управления или специальные приложения
  701 Обработка данных: транспортные средства, навигация и относительное местоположение
   

Номер класса и название

  702 Обработка данных: измерение, калибровка или тестирование
  703 Обработка данных: проектирование конструкций, моделирование, имитация и эмуляция
  704 Обработка данных: обработка речевых сигналов, лингвистика, языковой перевод и сжатие/распаковка аудио
  705 Обработка данных: финансы, деловая практика, управление или определение затрат/цен
  706 Обработка данных: искусственный интеллект
  707 Обработка данных: управление базами данных и файлами или структурами данных
  708 Электрические вычислительные машины: арифметическая обработка и вычисления
  709 Электрические компьютеры и системы цифровой обработки: многокомпьютерная передача данных
  710 Электрические компьютеры и системы цифровой обработки данных: ввод/вывод
  711 Электрические компьютеры и системы цифровой обработки: память
  712 Электрические компьютеры и системы цифровой обработки: архитектура обработки и обработка инструкций (например,г., процессоры)
  713 Электрические компьютеры и системы цифровой обработки: поддержка
  714 Обнаружение/исправление ошибок и обнаружение/устранение неисправностей
  715 Обработка данных: обработка презентации документа, обработка интерфейса оператора и обработка экранной заставки
  716 Компьютерное проектирование и анализ схем и полупроводниковых масок
  717 Обработка данных: разработка программного обеспечения, установка и управление
  718 Электрические компьютеры и системы цифровой обработки: управление задачами или процессами виртуальной машины или управление/контроль задачами
  719 Электрические компьютеры и системы цифровой обработки: межпрограммная связь или межпроцессная связь (IPC)
  720 Динамическое оптическое хранение или поиск информации
  725 Интерактивные системы распространения видео
  726 Информационная безопасность
  800 Многоклеточные живые организмы и их неизмененные части и родственные процессы
  850 Методы или аппаратура сканирующего зонда; применение методов сканирующего зонда, e.г., сканирующая зондовая микроскопия [уд/мин]
  901 Роботы
  902 Электронный перевод средств
  903 Гибридные электромобили (ГЭМ)
  930 Пептидная или белковая последовательность
  968 Часовое искусство
  976 Ядерные технологии
   

Номер класса и название

  977 Нанотехнологии
  984 Музыкальные инструменты
  987 Органические соединения, содержащие атом bi, sb, as или p или содержащие атом металла 6–8-й групп периодической системы
  D01 Пищевые продукты
  D02 Одежда и галантерея
  D03 Товары для путешествий и личные вещи
  D04 Щетка
  D05 Текстильные или бумажные дворовые товары; листовой материал
  D06 Мебель
  D07 Оборудование для приготовления или подачи пищи или напитков, в другом месте не поименованное
  D08 Инструменты и оборудование
  D09 Упаковки и контейнеры для товаров
  D10 Измерительные, испытательные или сигнальные приборы
  D11 Ювелирные изделия, символические знаки отличия и украшения
  D12 Транспорт
  D13 Оборудование для производства, распределения или преобразования энергии
  D14 Записывающее, коммуникационное или информационно-поисковое оборудование
  D15 Машины, в другом месте не поименованные
  D16 Фотооборудование и оптическое оборудование
  D17 Музыкальные инструменты
  D18 Полиграфическое и офисное оборудование
  D19 Товары для офиса; материалы для художников и учителей
  D20 Торговое и рекламное оборудование
  D21 Игры, игрушки и спортивные товары
  D22 Оружие, пиротехника, охотничье и рыболовное снаряжение
  D23 Нагрев и охлаждение окружающей среды; оборудование для работы с жидкостями и санитарное оборудование
  D24 Медицинское и лабораторное оборудование
  D25 Строительные блоки и строительные элементы
  D26 Освещение
   

Номер класса и название

  D27 Табак и принадлежности для курения
  D28 Косметические продукты и туалетные принадлежности
  D29 Оборудование для обеспечения безопасности, защиты и спасения
  D30 Животноводство
  D32 Стиральная, чистящая или сушильная машина
  D34 Оборудование для обработки материалов или изделий
  D99 Разное
  PLT Растения

Приготовьтесь к поиску — коды классификации и поиска дизайна

 

Как читать коды поиска дизайна

Код поиска дизайна представляет собой шестизначное число.Первые две цифры – это категория дизайна. Категории широкие, например, «животные». Следующие две цифры — это деление. Разделы уже, чем категории, такие как «птицы и летучие мыши». Последние две цифры — это сечение. Разделы очень специфичны, например, «орлы».

 

Поиск кодов поиска дизайна

Используйте один из следующих методов, чтобы найти коды поиска дизайна, указанные в предыдущем разделе.

Поиск по ключевому слову

Преимущество использования поиска по ключевому слову заключается в том, что он может помочь вам найти близкие совпадения для кода поиска дизайна, который вы ищете, а не только точные совпадения.Использование этих близких совпадений в поиске TESS может помочь вам провести более тщательный поиск допуска.

Чтобы выполнить поиск по ключевым словам, откройте руководство по коду поиска дизайна и выберите «поиск по ключевым словам» вверху. В поле «код дизайна или ключевое слово» введите элемент дизайна, который вы ищете. Например, введите «дом», если ваш товарный знак включает слово «дом» или рисунок дома. Затем выберите кнопку «Отправить запрос».

Система вернет список предлагаемых кодов поиска дизайна, которые соответствуют введенному вами термину или тесно связаны с ним.Проверьте этот список, чтобы найти похожие дизайны, которые вы могли бы использовать для более тщательного поиска.

Например, ваш товарный знак включает изображение кружки для питья или слово «кружка». Поиск по ключевому слову «кружка» вернет список кодов поиска дизайна, включая:

  • 11.03.02 Кружки, стаканы с ручками, пивные кружки и кружки
  • 11.03.02 чашки и блюдца
  • 11.03.16 кофейные кружки

В зависимости от вашего дизайна вы можете использовать более одного из этих кодов поиска дизайна при поиске разрешений.Если в вашем товарном знаке используется слово «кружка», вы можете использовать их все вместе.

Если вы не уверены, будет ли вам полезен один из кодов поиска дизайна в списке, выберите его, чтобы перейти к соответствующему разделу в руководстве по кодам поиска дизайна. Вы увидите примеры дизайнов, закодированных с помощью этого кода поиска дизайна. Сравнение примеров с вашим дизайном может помочь вам определить, следует ли вам использовать этот код поиска дизайна при поиске разрешений.


Просмотрите таблицу категорий

Откройте руководство по поиску кода дизайна и прокрутите вниз до «таблицы категорий».” Выберите название категории, чтобы просмотреть ее. Подразделения перечислены в верхней части страницы категории. Выберите название раздела, чтобы сразу перейти к тому, который вы хотите просмотреть, или прокрутите вниз, чтобы увидеть все дизайны в категории.

Просмотр алфавитного указателя

Откройте руководство по коду поиска дизайна и выберите «Алфавитный указатель» в содержании. Категории, отделы и разделы перечислены в алфавитном порядке. Выберите код из списка, чтобы просмотреть соответствующую категорию, раздел или раздел.

Просмотр словаря

Откройте руководство по коду поиска дизайна и выберите «Обзор словаря». кнопка вверху. Введите слово, связанное с дизайном, который вы ищете, в поле «термин словаря» и нажмите кнопку «Обзор». Выберите термин, чтобы просмотреть список категорий, разделов и разделов, в которых используется это слово. Выберите для просмотра соответствующей категории, подразделения или раздела.

Функция просмотра словаря находит только точные совпадения с кодом поиска дизайна, который вы ищете.Используйте поиск по ключевым словам, чтобы найти близкие и точные совпадения. Использование близких совпадений при поиске TESS может помочь вам провести более тщательный поиск допуска.

Руководство по классификации курсов AMCAS® | ААМС

 

Каждый курс в приложении AMCAS должен быть классифицирован строго по основному содержанию курса. Вы несете ответственность за выбор правильной классификации курса, но AMCAS оставляет за собой право изменить классификацию, если присвоенная классификация явно неприменима.

В случае, если вы не можете удобно классифицировать курс или в случае междисциплинарных курсов, обратитесь к описанию курса на веб-сайте вашей школы или проконсультируйтесь со своим консультантом по предварительному медицинскому обслуживанию, чтобы выбрать наиболее подходящую классификацию.

В следующем руководстве приведены примеры частой классификации курсов. Это руководство также доступно в удобном для печати формате PDF.

Курсы BCPM (наука)

Анатомия
Биология
Биофизика
Биотехнология
Ботаника
Клеточная биология
Экология
Энтомология
Генетика
Гистология
Иммунология
Микробиология
Молекулярная биология

5 Зообиология


Неврология 900

 

Биохимия
Химия
Физическая химия
Термодинамика

 

Прикладная математика
Биостатистика
Математика
Статистика

 

Курсы АО (все остальные)

Антропология
Экономика
Семейные исследования
Психология
Социология

 

Бухгалтерский учет
Финансы
Исследования человеческих ресурсов
Менеджмент
Маркетинг
Организационные исследования

 

Журналистика
Медиапроизводство и исследования
Телевидение, видео и аудио

 

Информатика
Вычислительная техника
Информационные системы
Телекоммуникации

 

Консультации и кадровые услуги
Учебный план и инструкции
Управление образованием
Политика в области образования
Санитарное просвещение
Человеческое развитие
Физическое воспитание (кроме спортивных курсов)
Специальное образование

 

Аэрокосмическая инженерия
Биомедицинская инженерия
Химическая инженерия
Гражданское строительство
Электротехника
Экологическая инженерия
Ядерная инженерия

 

Композиция и риторика
Творческое письмо
Литература

 

Искусство
История искусства
Танец
Изобразительное искусство
Музыка
Фотография
Театр

 

Американский язык жестов
Сравнительная литература
Иностранный язык(и) и литература
Лингвистика

 

Криминология и уголовное правосудие
Правительство
Международные отношения и исследования
Право/правоведение
Политология
Связи с общественностью и политика
Городская политика и планирование

 

Allied Health
CHIROPRACTICICIC
Стоматология
Слуховые и речевые исследования

Уход
кинезиология
Уход
Питание


Оптометрия
Остеопатия
Психиатрия
Физиопатия
Психиатрия
Физическая терапия
Психойк
Общественное здравоохранение
Physicology & Pharmacy
Спортивная медицина
Ветеринарная медицина

 

Сельское хозяйство
Науки о животных и птицах
Экология и политика
Лесное хозяйство
География
Геология
Садоводство
Ландшафтная архитектура
Метеорология
Природные ресурсы
Океанография

 

Архитектура
Библиотековедение
Военное дело
Спорт (теннис, гольф, аэробика и т.д.))

 

Этика
Логика
Философия
Религия
Теология

 

Афроамериканские исследования
Американские исследования
Гендерные исследования

 

Классифицируйте свое медицинское устройство | FDA

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) разработало классификации примерно для 1700 различных универсальных типов устройств и сгруппировало их по 16 медицинским специальностям, называемым панелями.Каждый из этих общих типов устройств относится к одному из трех нормативных классов в зависимости от уровня контроля, необходимого для обеспечения безопасности и эффективности устройства. Три класса и требования, которые к ним применяются:

Класс устройств и нормативные меры

1. Общие элементы управления класса I

  • С исключениями
  • Без исключений

2. Общие и специальные средства контроля класса II

  • С исключениями
  • Без исключений

3.Общий контроль класса III и допродажное одобрение

Класс, к которому относится ваше устройство, определяет, среди прочего, тип предпродажной подачи/заявки, необходимой для допуска FDA к выходу на рынок. Если ваше устройство относится к классу I или II, и если оно не освобождено, для маркетинга потребуется 510k. На все устройства, классифицированные как освобожденные, распространяются ограничения на исключения. Ограничения исключений для устройств подпадают под действие 21 CFR xxx.9, где xxx относится к частям 862-892.Для устройств Класса III потребуется предварительная заявка на одобрение (PMA), если только ваше устройство не является устройством до поправок (на рынке до принятия поправок к медицинским устройствам в 1976 г. или по существу эквивалентным такому устройству) и PMA не имеют был призван. В этом случае 510k будет путем к рынку.

Классификация устройства зависит от предполагаемого использования устройства, а также от показаний к применению . Например, скальпель предназначен для разрезания тканей.Подмножество предполагаемого использования возникает, когда в маркировку устройства добавляется более специализированное указание, например «для выполнения надрезов на роговице». Показания к применению можно найти на этикетке устройства, но они также могут быть переданы устно при продаже продукта. Обсуждение значения предполагаемого использования содержится в Программе 510(k): Оценка существенной эквивалентности в предварительном уведомлении [510(k)].

Кроме того, классификация основана на риске, то есть риск, который устройство представляет для пациента и/или пользователя, является основным фактором в присвоенном ему классе.Класс I включает устройства с наименьшим риском, а класс III включает устройства с наибольшим риском.

Как указано выше, все классы устройств подлежат общему контролю. Общие средства контроля — это базовые требования Закона о пищевых продуктах, лекарствах и косметике (FD&C), которые применяются ко всем медицинским устройствам классов I, II и III.


Как определить класс

Чтобы найти классификацию вашего устройства, а также узнать, могут ли существовать какие-либо исключения, вам необходимо найти номер правила, который является классификационным правилом для вашего устройства.Для этого есть два способа: перейти непосредственно в базу данных классификации и найти часть имени устройства или, если вы знаете панель устройства (медицинская специальность), к которой относится ваше устройство, перейти непосредственно к списку этой панели. и идентифицируйте свое устройство и соответствующие правила. Вы можете сделать выбор сейчас или продолжить чтение справочной информации ниже. Если вы продолжите читать, у вас будет еще один шанс посетить эти места.

Если вы уже знаете соответствующую панель, вы можете перейти непосредственно в CFR и найти классификацию для вашего устройства, прочитав список классифицированных устройств, или, если вы не уверены, вы можете использовать каталог ключевых слов в КЛАССИФИКАЦИИ КОДА ПРОДУКТА. БАЗА ДАННЫХ.В большинстве случаев эта база данных идентифицирует правила классификации в CFR. Вы также можете ознакомиться с приведенными ниже правилами классификации для получения информации о различных продуктах и ​​о том, как они регулируются CDRH.

Каждая панель классификации в CFR начинается со списка устройств, классифицированных в этой панели. Каждое классифицированное устройство имеет связанный с ним 7-значный номер, например, 21 CFR 880.2920 — Клинический ртутный термометр. Как только вы найдете свое устройство в начальном списке панели, перейдите к указанному разделу: в этом примере 21 CFR 880.2920 . Он описывает устройство и говорит, что это класс II. Точно так же в базе данных классификации в разделе «термометр» вы увидите несколько записей для различных типов термометров. Трехбуквенный код продукта FLK в базе данных для клинического ртутного термометра также является классификационным номером, который используется в форме списка медицинских устройств.

После того, как вы определили правильное правило классификации, перейдите к разделу «Что такое классификационные панели» ниже и щелкните правильное правило классификации или перейдите на страницу поиска CFR.На некоторые устройства Класса I не распространяется предпродажное уведомление и/или часть правил надлежащей производственной практики. Приблизительно 572 или 74% устройств класса I не подлежат предварительному уведомлению. Эти исключения перечислены в правилах классификации 21 CFR, а также собраны вместе в документе «Исключения для медицинских устройств».

Если вы хотите получить официальное определение или классификацию устройства от FDA, рассмотрите возможность подачи запроса 513(g).Инструкции по подаче запроса 513(g) см. в руководящем документе «FDA и отраслевые процедуры для запроса информации по разделу 513(g) в соответствии с Руководством Федерального закона о пищевых продуктах, лекарствах и косметических средствах (2012 г.)». Для получения дополнительной информации вы можете просмотреть учебный модуль CDRH Learn под названием 513(g) Запросы на информацию (в разделе «Как изучить и продать свое устройство», подраздел «Классификация»).

Обратите внимание, что за запрос 513(g) взимается комиссия. На веб-странице с пользовательскими сборами для соответствующих предприятий предусмотрена сниженная плата «Малый бизнес».Подробную информацию, в том числе критерии приемлемости, процесс подачи заявки, руководство по подаче заявки и ссылки на обучающие видеоролики CDRH Learn, см. на веб-странице программы «Сниженная плата за использование медицинских устройств: программа определения малого бизнеса (SBD)».


Описание устройств класса


Ресурсы для вас

Помощь в классификации — TMclass

Описание класса Nice 1

Химические вещества для использования в промышленности, науке и фотографии, а также в сельском хозяйстве, садоводстве и лесном хозяйстве; Необработанные искусственные смолы, необработанные пластмассы; Огнетушащие и противопожарные составы; Препараты для закалки и пайки; Вещества для дубления шкур и шкур животных; Клеи для использования в промышленности; Шпаклевки и другие пастообразные наполнители; Компост, навоз, удобрения; Биологические препараты для использования в промышленности и науке

Описание класса Nice 2

Краски, лаки, лаки; Консерванты против ржавчины и против порчи древесины; Колоранты, красители; Краски для печати, маркировки и гравировки; Необработанные натуральные смолы; Металлы в форме фольги и порошка для использования в живописи, отделке, полиграфии и искусстве

Описание класса Nice 3

Немедикаментозная косметика и средства для туалета; Немедикаментозные средства для ухода за зубами; Парфюмерия, эфирные масла; Отбеливающие препараты и другие вещества для стирки; Чистящие, полирующие, чистящие и абразивные препараты

Описание класса Nice 4

Промышленные масла и смазки, воск; смазочные материалы; Пылепоглощающие, смачивающие и связующие составы; Топливо и осветительные приборы; Свечи и фитили для освещения

Описание класса Nice 5

Фармацевтические, медицинские и ветеринарные препараты; Санитарные препараты для медицинских целей; Диетические пищевые продукты и вещества, адаптированные для медицинского или ветеринарного применения, детское питание; БАДы для человека и животных; Пластыри, перевязочные материалы; Материал для пломбирования зубов, зубной воск; дезинфицирующие средства; Препараты для уничтожения вредителей; Фунгициды, гербициды

Описание класса Nice 6

Общие металлы и их сплавы, руды; Металломатериалы для строительства и строительства; Мобильные здания из металла; Кабели и провода неэлектрические из обычных металлов; Мелкие изделия из металлической фурнитуры; Металлические контейнеры для хранения или транспортировки; Сейфы

Описание класса Nice 7

Машины, станки, механические инструменты; Моторы и двигатели, кроме наземных транспортных средств; Компоненты сцепления и трансмиссии машин, кроме наземных транспортных средств; Сельскохозяйственные орудия, кроме ручных инструментов; инкубаторы для яиц; Торговые автоматы

Описание класса Nice 8

Ручные инструменты и приспособления с ручным управлением; столовые приборы; Личное оружие, кроме огнестрельного; Бритвы

Описание класса Nice 9

Научные, исследовательские, навигационные, геодезические, фотографические, кинематографические, аудиовизуальные, оптические, взвешивающие, измерительные, сигнализирующие, обнаруживающие, испытательные, контрольные, спасательные и обучающие приборы и приборы; Аппаратура и инструменты для проведения, переключения, преобразования, накопления, регулирования или контроля распределения или использования электроэнергии; Аппаратура и инструменты для записи, передачи, воспроизведения или обработки звука, изображений или данных; Записанные и загружаемые носители, компьютерное программное обеспечение, чистые цифровые или аналоговые носители записи и хранения; Механизмы для монетных аппаратов; Кассовые аппараты, счетные устройства; Компьютеры и компьютерная периферия; Гидрокостюмы, маски водолазные, беруши для водолазов, носовые зажимы для водолазов и пловцов, перчатки для водолазов, дыхательные аппараты для подводного плавания; Аппараты пожаротушения

Описание класса Nice 10

Хирургические, медицинские, стоматологические и ветеринарные приборы и инструменты; Искусственные конечности, глаза и зубы; Ортопедические изделия; Шовные материалы; Лечебно-ассистивные устройства, адаптированные для лиц с ограниченными возможностями; Массажный аппарат; Аппараты, приспособления и изделия для выхаживания новорожденных; Аппараты, устройства и изделия для сексуальной активности

Описание класса Nice 11

Аппаратура и установки для освещения, отопления, охлаждения, производства пара, приготовления пищи, сушки, вентиляции, водоснабжения и санитарно-гигиенических целей

Описание класса Nice 12

Транспортные средства; Аппарат для передвижения по земле, воздуху или воде

Описание класса Nice 13

Огнестрельное оружие; Боеприпасы и снаряды; взрывчатые вещества; Фейерверки

Описание класса Nice 14

Драгоценные металлы и их сплавы; Ювелирные изделия, драгоценные и полудрагоценные камни; Часовые и хронометрические инструменты

Описание класса Nice 15

Музыкальные инструменты; Пюпитры и подставки для музыкальных инструментов; Дирижерские палочки

Описание класса Nice 16

Бумага и картон; Печатный материал; переплетный материал; фотографии; Канцтовары и офисные принадлежности, кроме мебели; Клеи для канцелярских или бытовых целей; Материалы для рисования и материалы для художников; Кисти для рисования; Учебно-методические материалы; Пластиковые листы, пленки и пакеты для обертывания и упаковки; Тип принтеров, печатные блоки

Описание класса Nice 17

Необработанный и полуобработанный каучук, гуттаперча, камедь, асбест, слюда и заменители всех этих материалов; Пластмассы и смолы в экструдированной форме для использования в производстве; Упаковочные, стопорные и изоляционные материалы; Гибкие трубы, трубки и шланги, неметаллические

Описание класса Nice 18

Кожа и имитация кожи; Шкуры и шкуры животных; Багаж и сумки для переноски; зонтики и пляжные зонтики; Трости; Кнуты, упряжь и шорно-седельные изделия; Ошейники, поводки и одежда для животных

Описание класса Nice 19

Материалы, кроме металлических, для строительства; Трубы жесткие неметаллические для строительства; Асфальт, пек, гудрон и битум; Здания транспортабельные, неметаллические; Памятники неметаллические

Описание класса Nice 20

Мебель, зеркала, рамы для картин; Контейнеры неметаллические для хранения или транспортировки; Необработанная или полуобработанная кость, рог, китовый ус или перламутр; Раковины; пенка; Желтый янтарь

Описание класса Nice 21

Домашняя или кухонная утварь и контейнеры; Кухонная и столовая посуда, кроме вилок, ножей и ложек; Расчески и губки; Кисти, кроме кистей для рисования; Материалы для изготовления кистей; Предметы для уборки; Необработанное или полуобработанное стекло, кроме строительного; Посуда из стекла, фарфора и фаянса

Описание класса Nice 22

Веревки и веревки; сети; Палатки и брезент; Тенты из текстиля или синтетических материалов; Паруса; Мешки для перевозки и хранения материалов навалом; Прокладочные, прокладочные и набивочные материалы, кроме бумаги, картона, резины или пластмассы; Необработанные волокнистые текстильные материалы и их заменители

Описание класса Nice 23

Пряжа и нити для текстильного использования

Описание класса Nice 24

Текстиль и заменители текстиля; Хозяйственное белье; Занавески из текстиля или пластмассы

Описание класса Nice 25

Одежда, обувь, головные уборы

Описание класса Nice 26

Кружево, тесьма и вышивка, а также галантерейные ленты и банты; Пуговицы, крючки и глазки, булавки и иголки; Искусственные цветы; украшения для волос; Фальшивая шерсть

Описание класса Nice 27

Ковры, половики, циновки и циновки, линолеум и другие материалы для покрытия существующих полов; Настенные ковры, не текстильные

Описание класса Nice 28

Игры, игрушки и игрушки; Аппарат для видеоигр; Гимнастические и спортивные товары; Елочные украшения

Описание класса Nice 29

Мясо, рыба, птица и дичь; экстракты мяса; Консервированные, замороженные, сушеные и вареные фрукты и овощи; Желе, джемы, компоты; яйца; Молоко, сыр, масло, йогурт и другие молочные продукты; Масла и жиры пищевые

Описание класса Nice 30

Кофе, чай, какао и их заменители; Рис, макароны и лапша; Тапиока и саго; Мука и изделия из злаков; Хлеб, выпечка и кондитерские изделия; Шоколад; Мороженое, шербеты и другие пищевые мороженые; Сахар, мед, патока; дрожжи, разрыхлитель; Соль, приправы, специи, консервированные травы; уксус, соусы и другие приправы; Лед [замороженная вода]

Описание класса Nice 31

Сырые и необработанные продукты сельского хозяйства, аквакультуры, садоводства и лесоводства; Сырые и необработанные зерна и семена; Свежие фрукты и овощи, свежая зелень; Натуральные растения и цветы; Луковицы, саженцы и семена для посадки; живые животные; Корма и напитки для животных; Солод

Описание сорта Nice 32

Пиво; Безалкогольные напитки; Минеральные и газированные воды; Фруктовые напитки и фруктовые соки; Сиропы и прочие препараты для приготовления безалкогольных напитков

Описание класса Nice 33

Алкогольные напитки, кроме пива; Алкогольные препараты для приготовления напитков

Описание класса Nice 34

Табак и заменители табака; Сигареты и сигары; Электронные сигареты и оральные испарители для курильщиков; статьи для курильщиков; Спички

Описание класса Nice 35

Реклама; Управление бизнесом, организация и администрирование; Офисные функции

Описание класса Nice 36

Финансовые, денежно-кредитные и банковские услуги; Страховые услуги; Операции с недвижимостью

Описание класса Nice 37

Строительные услуги; Услуги по установке и ремонту; Добыча полезных ископаемых, бурение на нефть и газ

Описание класса Nice 38

Телекоммуникационные услуги

Описание класса Nice 39

Транспорт; Упаковка и хранение товаров; Организация поездки

Описание класса Nice 40

Обработка материалов; Переработка отходов и мусора; Очистка воздуха и обработка воды; Полиграфические услуги; Сохранение продуктов питания и напитков

Описание класса Nice 41

Образование; Обеспечение обучения; Развлечение; Спортивная и культурная деятельность

Описание класса в Ницце 42

Научно-технические услуги и связанные с ними исследования и разработки; Промышленный анализ, промышленные исследования и услуги промышленного дизайна; Услуги контроля качества и аутентификации; Проектирование и разработка компьютерного оборудования и программного обеспечения

Описание класса Nice 43

Услуги по обеспечению продуктами питания и напитками; Временное жилье

Описание класса Nice 44

Медицинские услуги; Ветеринарные услуги; Гигиенический и косметический уход за людьми или животными; Услуги в области сельского хозяйства, аквакультуры, садоводства и лесного хозяйства

Описание класса Ниццы 45

Юридические услуги; Охранные услуги по физической защите материальных ценностей и физических лиц; Персональные и социальные услуги, оказываемые другими лицами для удовлетворения потребностей физических лиц

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.