6. ConclusionThis study demonstrate

6. Conclusion
This study demonstrated the potential of NIRS for rapid prediction
of AC and GPC of BR samples. The major outcome of this study
largely depends on the variations and precision in the reference
values and suitable regression equations used. The models for
the AC obtained in this work were more precise than the models
reported by Hu et al. (2014), Barton et al. (2000) where SECV were
higher (1.927 and 1.830) as compared to this study (1.520). For the
GPC of BR, the current results were slightly less precise to those

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

6. บทสรุปการศึกษานี้แสดงให้เห็นศักยภาพของต่างสำหรับการประมาณการอย่างรวดเร็วตัวอย่าง AC และ GPC ของ BR ผลสำคัญของการศึกษานี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบและความแม่นยำในการอ้างอิงค่าและใช้สมการถดถอยที่เหมาะสม รูปแบบสำหรับAC ที่ได้รับในงานนี้ได้แม่นยำมากขึ้นกว่ารุ่นรายงานโดย Hu ร้อยเอ็ด (2014), บาร์ตัน et al. (2000) ที่อยู่ SECVสูง (1.927 และ 1.830) เมื่อเทียบกับการศึกษานี้ (1.520) สำหรับการGPC BR ผลลัพธ์ปัจจุบันได้แม่นยำน้อยกว่าเล็กน้อยที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

6. บทสรุป
การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ NIRS สำหรับการคาดการณ์อย่างรวดเร็ว
ของ AC และ GPC ตัวอย่าง BR ผลที่สำคัญของการศึกษาครั้งนี้
ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับรูปแบบและความแม่นยำในการอ้างอิง
ค่าและสมการถดถอยที่เหมาะสมมาใช้ รุ่นสำหรับ
AC ที่ได้รับในการทำงานครั้งนี้มีความแม่นยำมากขึ้นกว่ารุ่น
รายงานโดย Hu et al, (2014) บาร์ตัน, et al (2000) ที่ SECV อยู่
สูงกว่า (1.927 และ 1.830) เมื่อเทียบกับการศึกษาครั้งนี้ (1.520) สำหรับ
GPC ของ BR ผลในปัจจุบันมีน้อยให้กับผู้ที่มีความแม่นยำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

6 . สรุปการศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ nirs พยากรณ์อย่างรวดเร็วของ AC และ GPC ตัวอย่างแก้ไข ผลการศึกษาที่สําคัญส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับรูปแบบและความแม่นในการอ้างอิงค่าสมการที่เหมาะสมและใช้ รุ่นสำหรับAC ได้ในงานนี้แม่นยำกว่ารุ่นรายงานโดย Hu et al . ( 2014 ) , บาร์ตัน et al . ( 2000 ) ที่ secv คือสูงกว่า ( 1.927 และ 1.830 ) เมื่อเทียบกับการศึกษา ( 1.520 ) สำหรับGPC ของห้องนอน , ผลในปัจจุบันเล็กน้อยน้อยที่ชัดเจนนั้น