UV–Vis spectroscopy coupled with ch

UV–Vis spectroscopy coupled with chemometrics was used effectively to study the impact of heating on edible oils (corn oil, sunflower oil, rapeseed oil, peanut oil, soybean oil and sesame oil) and determine their acid value. Analysis of their first derivative spectra showed that the peak at 370 nm was a common indicator of the heated oils. Partial least squares regression (PLS) and principle component regression (PCR) were applied to building individual quantitative models of acid value for each kind of oil, respectively. The PLS models had a better performance than PCR models, with determination coefficients (R2) of 0.9904–0.9977 and root mean square errors (RMSE) of 0.0230–0.0794 for the prediction sets of each kind of oil, respectively. An integrate quantitative model built by support vector regression for all the six kinds of oils was also developed and gave a satisfactory prediction with a R2 of 0.9932 and a RMSE of 0.0656.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ควบคู่กับ chemometrics ก UV – Vis ถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อศึกษาผลกระทบของความร้อนในกินน้ำมัน (น้ำมันข้าวโพด น้ำมันดอกทานตะวัน น้ำมันเมล็ดต้นเรพ น้ำมันถั่วลิสง น้ำมันถั่วเหลือง และน้ำมันงา) และกำหนดค่าของกรด วิเคราะห์ของแรมสเป็คตราแบบแรกชี้ให้เห็นว่าจุดสูงสุดที่ 370 nm เป็นตัวบ่งชี้ร่วมของน้ำมันอุ่น ถดถอยบางส่วนกำลังสองน้อยสุด (กรุณา) และถดถอยของส่วนประกอบหลัก (PCR) ถูกนำไปใช้ในการสร้างแบบจำลองเชิงปริมาณแต่ละค่ากรดแต่ละชนิดของน้ำมัน ตามลำดับ รุ่นกรุณามีประสิทธิภาพดีกว่ารุ่น PCR กับสัมประสิทธิ์การกำหนด (R2) 0.9904-0.9977 และค่าเฉลี่ยกำลังสองรากข้อผิดพลาด (RMSE) 0.0230-0.0794 สำหรับชุดทายผลแต่ละชนิดของน้ำมัน ตามลำดับ แบบจำลองสอดแทรกเชิงปริมาณที่สร้างขึ้น โดยสนับสนุนถดถอยเวกเตอร์ทั้งหมด 6 ชนิดของน้ำมันยังมีพัฒนา และให้การคาดการณ์เป็นที่พอใจกับ R2 เป็น 0.9932 และ RMSE ของ 0.0656

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สเปคโทร UV-Vis ควบคู่ไปกับการ Chemometrics ถูกนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อศึกษาผลกระทบของความร้อนในน้ำมันพืช (น้ำมันข้าวโพดน้ำมันดอกทานตะวันน้ำมัน rapeseed น้ำมันถั่วลิสงน้ำมันถั่วเหลืองและน้ำมันงา) และกำหนดค่าของกรดของพวกเขา การวิเคราะห์สเปกตรัมอนุพันธ์แรกของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าจุดสูงสุดที่ 370 นาโนเมตรเป็นตัวบ่งชี้ที่พบบ่อยของน้ำมันร้อน สี่เหลี่ยมอย่างน้อยบางส่วนถดถอย (PLS) และการถดถอยองค์ประกอบหลักการ (PCR) ถูกนำไปใช้ในการสร้างแบบจำลองเชิงปริมาณของแต่ละค่าของกรดสำหรับชนิดของน้ำมันแต่ละตามลำดับ รุ่น PLS มีประสิทธิภาพที่ดีขึ้นกว่ารุ่น PCR ที่มีค่าสัมประสิทธิ์ความมุ่งมั่น (R2) ของ 0.9904-0.9977 และรากหมายถึงข้อผิดพลาดของตาราง (RMSE) ของ 0.0230-0.0794 สำหรับชุดการทำนายของชนิดของน้ำมันแต่ละตามลำดับ บูรณาการแบบจำลองเชิงปริมาณที่สร้างขึ้นโดยการสนับสนุนการถดถอยเวกเตอร์สำหรับทุกหกชนิดของน้ำมันยังได้รับการพัฒนาและให้การคาดการณ์ที่น่าพอใจกับ R2 ของ RMSE 0.9932 และ 0.0656 ของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

UV VIS spectroscopy ) คู่กับเคโมเมตริกที่ใช้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อศึกษาผลกระทบของความร้อนในตัวขับเคลื่อนกิน ( น้ำมัน น้ำมัน น้ำมัน น้ำมัน น้ำมันถั่วเหลืองและน้ำมันเมล็ดทานตะวัน ข้าวโพด ถั่วลิสง งา ) และตรวจสอบค่าของกรดของพวกเขา การวิเคราะห์สเปกตรัมอนุพันธ์ของพวกเขาครั้งแรก พบว่า ยอดที่ 370 nm เป็นตัวบ่งชี้ที่พบในน้ำมันที่ร้อนการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุด ( PLS ) และสมการถดถอยองค์ประกอบหลัก ( PCR ) เพื่อใช้ในการสร้างแต่ละรุ่นค่าปริมาณของกรดแต่ละชนิดของน้ำมัน ตามลำดับ pls โมเดลที่มีประสิทธิภาพที่ดีกว่ารุ่น PCR ด้วยสัมประสิทธิ์การตัดสิน ( R2 ) ของ 0.9904 – 0.9977 และรากหมายถึงข้อผิดพลาดตาราง ( RMSE ) ของ 0.0230 – 0.0794 เพื่อทำนายชุดของแต่ละชนิดของน้ำมันตามลำดับ การบูรณาการเชิงปริมาณแบบเวกเตอร์ที่สร้างขึ้นโดยการสนับสนุนการทั้งหมดหกชนิดของน้ำมันที่ถูกพัฒนาและให้คำทำนายที่น่าพอใจกับ R2 ของ 0.9932 และ RMSE ของ 0.0656 .