Regression models were obtainedusin

Regression models were obtained
using the Modified Partial Least Squared (MPLSR) method (Shenk
& Westerhaus, 1995b). With MPLSR, the NIR residuals at each
wavelength, obtained after each factor is calculated, are standardised
(divided by the standard deviations of the residuals at a wavelength)
before calculating the next factor (Shenk & Westerhaus,
1995a). Separate MPLSR calibrations were performed for each
parameter using the PLS1 algorithm.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบจำลองถดถอยที่ได้ใช้วิธีการปรับเปลี่ยนบางส่วนน้อย Squared (MPLSR) (Shenk& Westerhaus, 1995b) มี MPLSR เหลือเครื่องที่แต่ละความยาวคลื่น ได้รับหลังจากที่มีคำนวณแต่ละปัจจัย มีมาตรฐาน(หาร ด้วยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของเหลือที่มีความยาวคลื่น)ก่อนที่จะคำนวณตัวถัดไป (Shenk & Westerhaus1995a) ดำเนินการสอบเทียบ MPLSR ที่แยกต่างหากสำหรับแต่ละพารามิเตอร์ที่ใช้อัลกอริทึม PLS1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แบบจำลองการถดถอยที่ได้รับ
ใช้ดัดแปลงบางส่วน Squared (MPLSR) วิธีการอย่างน้อย (เหตุเกิด
และ Westerhaus, 1995b) ด้วย MPLSR ที่เหลือ NIR ในแต่ละ
ความยาวคลื่นได้รับหลังจากแต่ละปัจจัยมีการคำนวณเป็นมาตรฐาน
(หารด้วยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนที่ความยาวคลื่น)
ก่อนที่จะคำนวณปัจจัยถัดไป (เหตุเกิดและ Westerhaus,
1995a) การสอบเทียบ MPLSR เฉพาะกิจได้ดำเนินการสำหรับแต่ละ
พารามิเตอร์โดยใช้อัลกอริทึม PLS1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบบจำลองความถดถอยได้การแก้ไข ( mplsr ) วิธีกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน ( เชง& westerhaus 1995b , ) กับ mplsr , ค่าความคลาดเคลื่อนที่แต่ละความยาวคลื่นที่ได้รับหลังจากแต่ละด้านจะคำนวณไว้เป็นมาตรฐาน( แบ่งโดยหาค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนในช่วงความยาวคลื่นก่อนคำนวณปัจจัยต่อไป ( westerhaus เชง & ,1995a ) การสอบเทียบ mplsr แยกแต่ละพารามิเตอร์ที่ใช้ pls1 ขั้นตอนวิธี