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:
web-сайт ООО «АГК»:
www.agk.perm.ru
|
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).
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).
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.
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:
- Одноклассовая классификация несбалансированных данных
- Одноклассовые машины опорных векторов
- Изолированный лес
- Определитель минимальной ковариации
- 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
| 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
.