These PLS regression technologyappl

These PLS regression technology
applications include the prediction modeling of fatty acid
components in hawthorn plant Camellia (Camellia oleifera) (Yuan,
Wang, Chen, Zhou, & Ye, 2013); apple, orange, and peach juice carotenoid contents (Leopold, Leopold, Diehl, & Socaciu, 2011);
sugar composition in orange (Magwaza et al., 2014); mushroom
monosaccharide and polysaccharide contents (Chen et al., 2012);
and meat decomposition and damage (Argyri et al., 2013).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เทคโนโลยีเหล่านี้ถดถอย PLSใช้งานรวมถึงแบบจำลองการคาดการณ์ของกรดไขมันคอมโพเนนต์ในฮอว์ทอร์นพืชคาเมลเลีย (Camellia เฟร่า) (หยวนวัง เฉิน โจว และ Ye, 2013); แอปเปิ้ล ส้ม และพีชน้ำ carotenoid เนื้อหา (ลีโอ ลีโอ Diehl, & Socaciu, 2011);องค์ประกอบของน้ำตาลในส้ม (Magwaza et al. 2014); เห็ดเนื้อหา monosaccharide และ polysaccharide (Chen et al. 2012);และการสลายตัวของเนื้อและความเสียหาย (Argyri et al. 2013)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคโนโลยีเหล่านี้ PLS ถดถอย
การใช้งานรวมถึงการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ของกรดไขมัน
ส่วนประกอบในโรงงาน Hawthorn Camellia (Camellia oleifera) (หยวน
วังเฉินโจวและเจ้า 2013); แอปเปิ้ล, ส้ม, และน้ำผลไม้ลูกพีชเนื้อหา carotenoid (Leopold เลียวโปลด์, Diehl และ Socaciu 2011);
องค์ประกอบน้ำตาลสีส้ม (Magwaza et al, 2014.); เห็ด
โมโนแซ็กคาไรด์และ polysaccharide เนื้อหา (Chen et al, 2012.)
และการสลายตัวของเนื้อและความเสียหาย (. Argyri et al, 2013)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เทคโนโลยีการถดถอยเหล่านี้กรุณาใช้งานรวมถึงการทำนายการสร้างแบบจำลองของกรดไขมันองค์ประกอบในพืช Camellia ฮอว์ธอร์น ( Camellia ด ) ( หยวนวัง , เฉินโจว , และเจ้า 2013 ) ; แอปเปิ้ล , ส้มและผลไม้ลูกพีชในเนื้อหา ( ลีโอโพลด์ ลีโอโพลด์ ดิล และ socaciu , 2011 )องค์ประกอบของน้ำตาลส้ม ( magwaza et al . , 2010 ) ; เห็ดและเนื้อหาสื่อสาร ( Chen et al . , 2012 )และการย่อยสลายเนื้อและความเสียหาย ( argyri et al . , 2013 )