based model than either electronic

based model than either electronic tongue or electronic nose
alone. These results demonstrated that LLE algorithm coupled
with SVM or KNN for the combined electronic signals was
effective in extracting and analyzing features for detecting
rice. Compared with the KNN model, the SVM model
achieved a little higher accuracy. It was believed that the
combination of electronic tongue and nose coupled with
LLE-based model had a great potential in the prediction of
rice types.
electronic tongue alone, however, lower than that for single
electronic nose alone. It was demonstrated that the developed
electronic tongue combined with electronic nose system possessed
more accuracy prediction of rice variety with the LLE

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปแบบตามลิ้นอิเล็กทรอนิกส์หรือจมูกอิเล็กทรอนิกส์คนเดียว ผลเหล่านี้แสดงว่า อัลกอริทึม LLE ควบคู่SVM หรือ KNN สำหรับสัญญาณอิเล็กทรอนิกส์รวมได้มีประสิทธิภาพในการแยก และวิเคราะห์คุณสมบัติสำหรับการตรวจสอบข้าว เมื่อเทียบกับรุ่น KNN แบบ SVMความแม่นยำสูงขึ้นเล็กน้อย มันเป็นความเชื่อที่จะจมูกและลิ้นอิเล็กทรอนิกส์ควบคู่ไปด้วยโดย LLE รุ่นมีศักยภาพดีในการคาดเดาของข้าวชนิดซึ่งมีลิ้นเดี่ยว อิเล็กทรอนิกส์ อย่างไรก็ตาม ต่ำกว่าที่ใช้ในการจมูกอิเล็กทรอนิกส์เพียงอย่างเดียว จะถูกแสดงที่การพัฒนาอิเล็กทรอนิกส์ลิ้นกับจมูกอิเล็กทรอนิกส์ระบบมอบเพิ่มเติมความแม่นยำทำนายหลากหลายข้าวกับ LLE

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบขึ้นอยู่กว่าทั้งลิ้นอิเล็กทรอนิกส์หรือจมูกอิเล็กทรอนิกส์เพียงอย่างเดียว ผลการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าขั้นตอนวิธี LLE
ควบคู่กับSVM หรือ KNN สำหรับสัญญาณอิเล็กทรอนิกส์รวมเป็นมีประสิทธิภาพในการสกัดและคุณสมบัติการวิเคราะห์สำหรับการตรวจสอบข้าว เมื่อเทียบกับรุ่น KNN รุ่น SVM ประสบความสำเร็จเล็ก ๆ น้อย ๆ ความถูกต้องสูง มันเป็นความเชื่อว่าการรวมกันของลิ้นและจมูกอิเล็กทรอนิกส์ควบคู่ไปกับรูปแบบที่ใช้LLE มีศักยภาพที่ดีในการทำนายของชนิดข้าว. ลิ้นอิเล็กทรอนิกส์เพียงอย่างเดียว แต่ต่ำกว่าที่เดียวจมูกอิเล็กทรอนิกส์เพียงอย่างเดียว มันก็แสดงให้เห็นว่าการพัฒนาลิ้นอิเล็กทรอนิกส์รวมกับระบบจมูกอิเล็กทรอนิกส์มีการคาดการณ์ความถูกต้องมากขึ้นของพันธุ์ข้าวที่มีLLE

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตามรูปแบบกว่าทั้งอิเล็กทรอนิกส์ลิ้นหรือ
จมูกอิเล็กทรอนิกส์อย่างเดียว พบว่าอัลกอริทึม SVM หรือ lle คู่
กับ knn สำหรับรวมสัญญาณอิเล็กทรอนิกส์มีประสิทธิภาพในการสกัดและวิเคราะห์ได้

คุณสมบัติสำหรับการตรวจสอบข้าว เมื่อเทียบกับ knn แบบ SVM โมเดล
ได้สูงขึ้นอีกนิดความถูกต้อง เชื่อกันว่า
การรวมกันของอิเล็กทรอนิกส์ลิ้นและจมูกควบคู่ไปกับการใช้รูปแบบ
ที่ไหนมีศักยภาพในการทำนายชนิดข้าว
.
อิเล็กทรอนิกส์ลิ้นคนเดียว แต่ต่ำกว่าที่เดียว
จมูกอิเล็กทรอนิกส์อย่างเดียว มันแสดงให้เห็นว่าการพัฒนา
อิเล็กทรอนิกส์ลิ้นร่วมกับระบบจมูกอิเล็กทรอนิกส์มีความถูกต้องมากขึ้น
ทำนายข้าวหลากหลายมีที่ไหน