Following nonlinear regression ofea

Following nonlinear regression ofeach model on the rice data set, the pooled standard error(SE) and Akaike information criterion were estimated (Table 2).The Akaike information criterion (AIC) is defined as: AIC =−2 × log lik + 2 × npar. Therefore, the AIC can be used to com-pare models in their suitability in describing datasets, takinginto account numbers of model parameters (npar). The Pagemodel (Eq. (9)) resulted in the lowest SE and AIC, and wastherefore the best suited to describe the drying kinetics ofinstant rice for the purpose of simulation and scale up of theprocess

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ต่อไปนี้รุ่น ofeach ถดถอยไม่เชิงเส้นในชุดข้อมูลข้าว รวมมาตรฐาน error(SE) และ Akaike ข้อมูลเกณฑ์ที่ประเมิน (ตารางที่ 2)มีกำหนดเงื่อนไขข้อมูล Akaike (AIC) เป็น: AIC = −2 ×ล็อกบานธัท + 2 × npar ดังนั้น การ AIC สามารถใช้ com-pare รุ่นในความเหมาะสมของพวกเขาในการอธิบาย datasets หมายเลขบัญชี takinginto รูปแบบพารามิเตอร์ (npar) Pagemodel (Eq. (9)) ส่งผลให้ต่ำสุด SE และ AIC และ wastherefore ดีที่สุดเหมาะสมที่จะอธิบายข้าว ofinstant จลนพลศาสตร์การอบแห้งเพื่อจำลองและสเกลค่าของ theprocess

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต่อไปนี้การถดถอยเชิงเส้น ofeach รูปแบบในชุดข้อมูลข้าวรวบรวมข้อผิดพลาดมาตรฐาน (SE) และเกณฑ์ Akaike ข้อมูลได้ประมาณ (ตารางที่ 2) เกณฑ์ข้อมูลได้โดยง่าย Akaike (AIC) หมายถึง: AIC = -2 ×ล็อก Lik + 2 × npar ดังนั้น AIC สามารถใช้ในการ com-ตัดรูปแบบในความเหมาะสมของพวกเขาในการอธิบายชุดข้อมูล, takinginto หมายเลขบัญชีของพารามิเตอร์รูปแบบ (npar) Pagemodel (สม. (9)) ส่งผลให้ต่ำสุด SE และ AIC และ wastherefore เหมาะที่สุดที่จะอธิบายจลนศาสตร์การอบแห้ง ofinstant ข้าวเพื่อวัตถุประสงค์ในการจำลองและการเพิ่มระดับของ theprocess

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตามเส้นของแบบจำลองการถดถอยในข้าวชุดข้อมูล รวมค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน ( SE ) และเกณฑ์เคราะห์ข้อมูลโดยประมาณ ( ตารางที่ 2 ) เกณฑ์เคราะห์ข้อมูล ( AIC ) หมายถึง : AIC = เข้าสู่ระบบ− 2 × 2 × npar lik . ดังนั้น , AIC สามารถใช้คอมตัดโมเดลของความเหมาะสม ในการอธิบายข้อมูล takinginto , หมายเลขบัญชีของพารามิเตอร์ของแบบจำลอง ( npar )การ pagemodel ( อีคิว ( 9 ) ส่งผลให้น้อยที่สุด และ AIC และ wastherefore ที่ดีที่สุดเหมาะสมเพื่ออธิบายจลนพลศาสตร์การอบแห้ง ofinstant ข้าวเพื่อวัตถุประสงค์ในการจำลองกระบวนการและระดับขึ้น