Weakness of the recognition of odou

Weakness of the recognition of odour and taste of similar patterns by electronic sensing systems has been recently
investigated. This research was aimed at resolving this shortcoming by proposing an improved data fusion
technique for a low-cost electronic nose combined with a simple electronic tongue system used to characterise
five virgin olive oils (VOOs) from different geographical areas of Morocco. The principal component analysis
(PCA) has shown a slight overlapping of the responses for the sensor array and indicated that no clear VOO
discrimination can be drawn when we used the two instruments singly. Low-level of abstraction data fusion approach
of the two systems has demonstrated the capability of discrimination that is superior to the two instruments
taken separately. Furthermore, the selected features based on analysis of variance (ANOVA) led to an
increase in the discrimination performance of VOOs. Afterwards, PCA and cluster analysis (CA) were carried
out on the optimal selected variables and enabled an improved classification of the VOOs than using all the features.
Therefore, the supervised method such as the support vector machines (SVMs) was applied to the new
subset and confirmed that all VOOs were correctly identified according to their geographical origins. Results obtained
with the improved data fusion approach outperformed the classification results of the electronic nose and
tongue taken individually.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จุดอ่อนของการรับรู้กลิ่นและรสชาติของรูปแบบที่คล้ายกันโดยระบบตรวจวัดทางอิเล็กทรอนิกส์ที่ได้รับล่าสุดตรวจสอบ งานวิจัยนี้มุ่งแก้ไขคงนี้โดยเสนอการผสมผสานการปรับปรุงข้อมูลรวมเทคนิคสำหรับโลว์คอสต์จมูกอิเล็กทรอนิกส์ ด้วยระบบอิเล็กทรอนิกส์ลิ้นอย่างใช้ characterise5 บริสุทธิ์น้ำมันมะกอก (VOOs) จากพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ต่าง ๆ ของโมร็อกโก การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลักแสดงการซ้อนทับกันเล็กน้อยของการตอบสนองสำหรับเซนเซอร์อาร์เรย์ และระบุซึ่ง (PCA) VOO ไม่ชัดเจนสามารถดึงเลือกปฏิบัติเมื่อเราใช้เครื่องมือสองเดี่ยว วิธีการผสมผสานข้อมูล abstraction ระดับต่ำระบบทั้งสองได้แสดงความสามารถในการเลือกปฏิบัติที่เหนือกว่าเครื่องมือสองนำมาแยกต่างหาก นอกจากนี้ คุณลักษณะที่เลือกโดยใช้ผลต่างของการวิเคราะห์ (วิเคราะห์ความแปรปรวน) นำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ VOOs การเลือกปฏิบัติ ภายหลัง ได้ดำเนินการวิเคราะห์ PCA และคลัสเตอร์ (CA)ออกในสุดเลือกตัวแปร และการเปิดใช้งานการปรับปรุงการจัดประเภท VOOs กว่าใช้งานดังนั้น ใช้วิธีการมีเช่นเครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน (SVMs) ใหม่ย่อย และยืนยันว่า VOOs ทั้งหมดได้อย่างถูกต้องระบุตามที่มาทางภูมิศาสตร์ของพวกเขา ผลที่ได้รับข้อมูลปรับปรุง วิธีการฟิวชั่น outperformed ผลลัพธ์ประเภทของจมูกอิเล็กทรอนิกส์ และลิ้นที่ถ่ายแต่ละ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความอ่อนแอของการรับรู้กลิ่นและรสชาติของรูปแบบที่คล้ายกันโดยระบบตรวจจับอิเล็กทรอนิกส์เพิ่งได้รับการตรวจสอบ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแก้ไขปัญหาข้อบกพร่องนี้โดยการเสนอฟิวชั่นข้อมูลการปรับปรุงเทคนิคสำหรับจมูกอิเล็กทรอนิกส์ที่มีราคาต่ำรวมกับระบบลิ้นอิเล็กทรอนิกส์ที่ใช้ง่ายที่จะอธิบายลักษณะห้าน้ำมันมะกอกบริสุทธิ์(VOOs) จากพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกันของโมร็อกโก การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก(PCA) ได้แสดงให้เห็นที่ทับซ้อนกันเล็กน้อยของการตอบสนองสำหรับอาร์เรย์เซ็นเซอร์และชี้ให้เห็นว่าไม่มีความชัดเจน Voo การเลือกปฏิบัติที่สามารถวาดเมื่อเราใช้เครื่องมือสองโดยลำพัง ระดับต่ำของนามธรรมวิธีการฟิวชั่นข้อมูลของทั้งสองระบบมีความสามารถได้แสดงให้เห็นการเลือกปฏิบัติที่ดีกว่าทั้งสองเครื่องมือที่นำมาแยก นอกจากนี้คุณสมบัติที่เลือกบนพื้นฐานของการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของผลการดำเนินงานของการเลือกปฏิบัติVOOs หลังจากนั้น PCA และการวิเคราะห์กลุ่ม (CA) ได้ดำเนินการออกในตัวแปรที่เลือกที่ดีที่สุดและเปิดใช้งานการจัดหมวดหมู่ที่ดีขึ้นของVOOs กว่าการใช้คุณลักษณะทั้งหมด. ดังนั้นวิธีการภายใต้การดูแลเช่นเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVMs) ถูกนำไปใช้ใหม่ย่อยและยืนยันว่า VOOs ทั้งหมดถูกระบุให้ถูกต้องตามต้นกำเนิดทางภูมิศาสตร์ของ ผลที่ได้ด้วยวิธีการฟิวชั่นข้อมูลการปรับปรุงประสิทธิภาพสูงกว่าผลการจัดหมวดหมู่ของจมูกอิเล็กทรอนิกส์และลิ้นนำมาเป็นรายบุคคล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จุดอ่อนของการรับรู้กลิ่น และรสของรูปแบบคล้ายกันโดยระบบอิเล็กทรอนิกส์ตรวจจับเมื่อเร็ว ๆ นี้
สอบสวน การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแก้ไขข้อบกพร่องนี้โดยเสนอการปรับปรุงข้อมูลฟิวชั่น
เทคนิคสำหรับต้นทุนต่ำ จมูกอิเล็กทรอนิกส์ รวมกับระบบที่ใช้ง่ายอิเล็กทรอนิกส์ลิ้นชัน
5 น้ำมันมะกอกบริสุทธิ์ ( voos ) จากพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกันของโมร็อกโก โดยการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA )
ได้เล็กน้อยที่ทับซ้อนกันของการตอบสนองสำหรับเซ็นเซอร์อาร์เรย์ และพบว่าไม่มีการแบ่งแยกชัดเจน voo
สามารถวาดเมื่อเราใช้เครื่องมือเดี่ยว . หลักนามธรรมข้อมูลวิธีการฟิวชั่น
ระดับต่ำของทั้งสองระบบได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการเลือกปฏิบัติที่เหนือกว่าเครื่องมือ
ถ่ายต่างหาก นอกจากนี้ ข้อมูลที่เลือกบนพื้นฐานของการวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) นำไปสู่การเพิ่มขึ้นในประสิทธิภาพของ
voos . หลังจากนั้น การวิเคราะห์ระบบและกลุ่ม ( CA ) ได้กระทำ
ในการเลือกตัวแปรและทำให้การปรับปรุงการจำแนกประเภทของ voos มากกว่าการใช้คุณสมบัติทั้งหมด .
ดังนั้น มี วิธี เช่น สนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักร ( แบบ ) คือใช้กับย่อยใหม่ และยืนยันว่า ทุก voos
ถูกระบุได้อย่างถูกต้องตามกำเนิดของตนทางภูมิศาสตร์ ผลลัพธ์ที่ได้
ด้วยการปรับปรุงวิธีการในการจำแนกข้อมูลฟิวชั่นจากจมูกและลิ้นอิเล็กทรอนิกส์
ถ่ายแบบ