3.3. PLS models at full wavelength

3.3. PLS models at full wavelength range
The PLS regression models for moisture content prediction were
developed at two spectral regions of 400–1000 nm and 880–
1720 nm, respectively. Model performances are displayed in
Fig. 3. In a PLS model, the residual variance is an important factor
in measuring the variations of y values on the linear regression
line. Generally, the plot of y-variance decreases continuously with
the increase in the number of principal components (PCs). An optimal
model could be characterized by using the minimum numbers
of PCs to explain the maximum amount of the variance. In
Fig. 3(a) and (c), the value of y-variance at PC-0 meant the total
variance in the calibration samples. For the PLS model developed
on full-wavelength range of 400–1000 nm, 94.1% of the total variance
could be explained by the first five PCs. After the five PCs, negligible
increase in explained variance could be observed when
using more PCs, that is to say, the model performance could not
be improved significantly by employing more PCs. Similarly, the
first four PCs were selected in the PLS model established on a spectral
range of 880–1720 nm, which explained 97.8% of the total
variance.
The level of moisture content in mango slices during MVD was
predicted by models of FW-PLS-1 (PLS model in full wavelength
(FW) range of 400–1000 nm) and FW-PLS-2 (PLS model in FW
range of 880–1720 nm). The calibration models were validated
by full-cross-validation and the prediction performances are
shown in Fig. 3(b) and (d), respectively. It was observed that the
performance of the FW-PLS-2 model was better than that of the
FW-PLS-1 model, giving a much higher Rc
2 of 0.985 and Rcv
2 of

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.3 กรุณารุ่นที่เต็มความยาวคลื่นแบบจำลองถดถอยกรุณาสำหรับความชื้นคาดเดาเนื้อหาได้พัฒนาในภูมิภาคสองสเปกตรัมของ 400 – 1000 nm และ 880 –1720 nm ตามลำดับ รูปแบบการแสดงจะแสดงในFig. 3 ในรูปแบบกรุณา ผลต่างส่วนที่เหลือเป็นปัจจัยสำคัญในการวัดความแตกต่างของค่า y ในการถดถอยเชิงเส้นบรรทัด ทั่วไป พล็อตของ y ต่างลดลงอย่างต่อเนื่องด้วยเพิ่มจำนวนของส่วนประกอบหลัก (PCs) ดีที่สุดอาจเป็นลักษณะรูปแบบ โดยใช้ตัวเลขต่ำสุดของพีซีที่ใช้อธิบายจำนวนของผลต่าง ในFig. 3(a) และ (c), ค่าของ y-ผลต่างที่ PC-0 หมายถึง ผลรวมผลต่างเป็นตัวอย่างการเทียบ สำหรับรูปแบบกรุณาพัฒนาในช่วงความยาวคลื่นเต็ม 400 – 1000 nm, 94.1% ของความแปรปรวนทั้งหมดสามารถอธิบาย โดยชิ้นแรกห้า หลังจากห้าชิ้น ระยะอธิบายผลต่างที่เพิ่มขึ้นอาจจะสังเกตเมื่อใช้พีซีเพิ่มเติม กล่าวคือ ประสิทธิภาพการทำงานแบบไม่ปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ โดยใช้พีซีเพิ่มเติม ในทำนองเดียวกัน การก่อน เลือก 4 ชิ้นในแบบกรุณาที่ก่อตั้งขึ้นในการสเปกตรัมช่วงของ 880 – 1720 nm ซึ่งอธิบาย 97.8% ของยอดรวมผลต่างระดับความชื้นในมะม่วงระหว่าง MVDทำนาย โดยรุ่น FW-กรุณา-1 (กรุณาจำลองในความยาวคลื่นเต็มช่วง (FW) 400 – 1000 nm) และ FW-กรุณา-2 (รุ่นกรุณาใน FWช่วงของ 880 – 1720 nm) เทียบรูปแบบได้ผ่านการตรวจสอบโดยตรวจสอบขนเต็มและคำทำนาย จะแสดงแสดงใน Fig. 3(b) และ (d), ตามลำดับ จะสังเกตที่การประสิทธิภาพของแบบ FW-PLS-2 มีดีกว่าที่จะรุ่น FW-PLS-1 ให้ Rc สูงมาก2 0.985 และ Rcv2 ของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.3 รุ่น PLS
ที่ช่วงความยาวคลื่นเต็มรูปแบบถดถอยPLS
การทำนายความชื้นได้รับการพัฒนาขึ้นในสองภูมิภาคสเปกตรัมของ400-1000 นาโนเมตรและ 880-
1720 นาโนเมตรตามลำดับ
แสดงรุ่นจะแสดงในรูปที่ 3. ในรูปแบบ PLS
ที่แปรปรวนที่เหลือเป็นปัจจัยสำคัญในการวัดการเปลี่ยนแปลงของค่าy
ที่เกี่ยวกับการถดถอยเชิงเส้นบรรทัด โดยทั่วไปแล้วพล็อตของ y
ที่แปรปรวนลดลงอย่างต่อเนื่องกับการเพิ่มจำนวนขององค์ประกอบหลักที่(พีซี) ที่ดีที่สุดรูปแบบอาจจะมีลักษณะโดยใช้ตัวเลขขั้นต่ำของเครื่องคอมพิวเตอร์ที่จะอธิบายจำนวนเงินสูงสุดของความแปรปรวน ในรูป 3 (ก) และ (ค) ค่าของ y ที่แปรปรวนที่ PC-0 หมายถึงการรวมความแปรปรวนในตัวอย่างการสอบเทียบ สำหรับรูปแบบ PLS ที่พัฒนาขึ้นในช่วงเต็มความยาวคลื่น400-1000 นาโนเมตร 94.1% ของความแปรปรวนรวมสามารถอธิบายได้โดยครั้งแรกห้าพีซี หลังจากที่ห้าพีซีเล็กน้อยเพิ่มขึ้นในการอธิบายความแปรปรวนอาจจะสังเกตได้เมื่อใช้คอมพิวเตอร์มากขึ้นกล่าวคือประสิทธิภาพการทำงานแบบไม่สามารถได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญโดยการใช้คอมพิวเตอร์มากขึ้น ในทำนองเดียวกันครั้งแรกที่สี่เครื่องคอมพิวเตอร์ที่ได้รับการคัดเลือกในรูปแบบ PLS ที่จัดตั้งขึ้นในสเปกตรัมช่วง880-1720 นาโนเมตรซึ่งอธิบาย 97.8% รวมแปรปรวน. ระดับความชื้นในชิ้นมะม่วงในช่วง MVD ได้รับการคาดการณ์โดยรูปแบบของFW-PLS -1 (PLS ความยาวคลื่นในรูปแบบเต็มรูปแบบ(FW) ช่วง 400-1,000 นาโนเมตร) และ FW-PLS-2 (PLS รุ่น FW ในช่วง880-1,720 นาโนเมตร) รูปแบบการสอบเทียบที่ได้รับการตรวจสอบโดยเต็มข้ามการตรวจสอบและการแสดงการคาดการณ์ที่มีการแสดงในรูป 3 (ข) และ (ง) ตามลำดับ มันถูกตั้งข้อสังเกตว่าการปฏิบัติงานของ FW-PLS-2 รูปแบบก็ยังดีกว่า FW-PLS-1 รุ่นให้สูงขึ้นมาก Rc 2 จาก 0.985 และ RCV 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.3 . กรุณารุ่นเต็มช่วงความยาวคลื่น
pls ถดถอยแบบการทำนายความชื้นถูก
พัฒนาสองภูมิภาคสเปกตรัมของ 400 - 1000 nm และ 880 –
1720 nm ตามลำดับ การแสดงรูปแบบแสดงในรูปที่ 3
. ในแบบจำลอง PLS , แปรปรวนตกค้างเป็นปัจจัยสำคัญในการวัดการเปลี่ยนแปลงของ

ค่าบนเส้นการถดถอยเชิงเส้น โดยทั่วไปพล็อตของ y-variance ลดลงอย่างต่อเนื่องกับ
เพิ่มจํานวนขององค์ประกอบหลัก ( pcs ) แบบจำลองที่เหมาะสม
อาจจะมีลักษณะ โดยใช้ตัวเลขขั้นต่ำ
ของพีซีเพื่ออธิบายปริมาณสูงสุดของความแปรปรวน ใน
รูปที่ 3 ( ก ) และ ( ค ) ค่าของ y-variance ที่ pc-0 หมายถึงความแปรปรวนทั้งหมด
ในการสอบเทียบตัวอย่าง สำหรับแบบจำลอง
กรุณาในช่วงความยาวคลื่นเต็ม 400 - 1000 นาโนเมตร ร้อยละ % ของความแปรปรวนทั้งหมดสามารถอธิบายได้โดย
5 ชิ้นแรกหลังจากห้าชิ้นกระจอก
เพิ่มอธิบายความแปรปรวนสามารถสังเกตได้เมื่อใช้เครื่องคอมพิวเตอร์
เพิ่มเติม กล่าวคือ การแสดงรูปแบบอาจไม่ได้รับการปรับปรุงอย่างมาก โดยการใช้ชิ้น
เพิ่มเติมในทํานองเดียวกัน ,
4 ชิ้นแรกที่ถูกเลือกในรูปแบบบนสเปกตรัม
กรุณาตั้งขึ้นช่วงของ 880 - 1720 nm ซึ่งอธิบาย 97.8 % ของความแปรปรวนทั้งหมด
.
ระดับความชื้นของชิ้นมะม่วง ในระหว่างการแบ่งตัวของเซลล์มะเร็งคือ
ทำนายโดยรูปแบบของ fw-pls-1 ( กรุณา แบบเต็มคลื่น
( FW ) ช่วง 400 - 1000 nm ) และ fw-pls-2 ( pls รูปแบบใน FW
ช่วง 880 – 1720 nm ) การตรวจสอบโดยการตรวจสอบโมเดล
ข้ามเต็มและการทำนายการแสดง
แสดงในรูปที่ 3 ( ข ) และ ( ง )ตามลำดับ พบว่า ประสิทธิภาพของแบบ fw-pls-2
ดีกว่าของ
fw-pls-1 แบบให้สูงขึ้นมากจาก rcv RC
2
2 และ