The objective of this study was to

The objective of this study was to demonstrate the effectiveness
of combining e-Nose and e-Tongue systems for discrimination of
different beverage fruit juices that cannot be easily recognised by
an e-Nose or e-Tongue separately. For this purpose, the signals of
the multisensor output datasets were optimised and modelled
with several pattern recognition methods such as Principal Compo-
nent Analysis (PCA), Clustering Analysis (CA) and Fuzzy ARTMAP
artificial neural network.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้ได้แสดงให้ เห็นถึงประสิทธิภาพ การรวมระบบอีจมูกและลิ้นอีเลือกปฏิบัติของน้ำผลไม้เครื่องดื่มต่าง ๆ ที่ไม่ได้รับอีจมูกหรือลิ้นอีแยก สำหรับวัตถุประสงค์นี้ สัญญาณของdatasets พุ multisensor เหมาะงานกราฟฟิก และคือ แบบจำลองมีรูปแบบการรับรู้วิธีการต่าง ๆ เช่นหลัก Compo-nent วิเคราะห์ (PCA), วิเคราะห์ที่คลัสเตอร์ (CA) และ Fuzzy ARTMAPเครือข่ายประสาท artificial

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพ
ของการรวมอีจมูกและระบบอีแลบลิ้นสำหรับการเลือกปฏิบัติของ
น้ำผลไม้เครื่องดื่มที่แตกต่างกันที่ไม่สามารถได้รับการยอมรับอย่างง่ายดายโดย
e-จมูกหรือ e-ลิ้นแยกต่างหาก เพื่อจุดประสงค์นี้สัญญาณของ
ชุดข้อมูลการส่งออก Multisensor ถูกเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างแบบจำลอง
ที่มีรูปแบบวิธีการรับรู้หลายอย่างเช่นหลักองค์ประกอบที่
nent วิเคราะห์ (PCA), การจัดกลุ่มวิเคราะห์ (CA) และฟัซซี่ ARTMAP
Arti Fi เครือข่ายประสาททางการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพ
รวมจมูกและระบบ e-tongue สำหรับจำแนกชนิดของเครื่องดื่มน้ำผลไม้
แตกต่างกันที่ไม่สามารถยอมรับได้อย่างง่ายดายโดย
มีจมูกหรือ e-tongue ต่างหาก สำหรับวัตถุประสงค์นี้ สัญญาณของข้อมูลผลผลิต multisensor
-
) ซึ่งมีหลายรูปแบบ และวิธีการ เช่น คอมโป
- ครูใหญ่การวิเคราะห์ถาวร ( PCA ) การวิเคราะห์ข้อมูล ( CA ) และแบบ artmap
กิจึง่
โครงข่ายประสาทเทียม .