Based on independent component anal

Based on independent component analysis (ICA), a new regression method, independent component regression (ICR), was developed to build the
model of NIR spectra and the routine components of plant samples. It is found that ICR and principal component regression (PCR) are completely
equivalent when they are applied in quantitative prediction. However, independent components (ICs) can give more chemical explanation than
principal components (PCs) because independence is a high-order statistic that is a much stronger condition than orthogonality. Three ICs are
obtained by ICA from the NIR spectra of plant samples; it is found that they are strongly correlated to the NIR spectra of water, hydrocarbons and
organonitrogen compounds, respectively. Therefore, ICA may be a promising tool to retrieve both quantitative and qualitative information from
complex chemical data sets

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้ในการวิเคราะห์ส่วนประกอบอิสระ (ปัจจุบันประกอบ), วิธีการถดถอยใหม่ ส่วนประกอบอิสระถดถอย (ICR), ได้รับการพัฒนาเพื่อสร้างการรุ่นแรมสเป็คตรา NIR และคอมโพเนนต์ประจำโรงงานตัวอย่าง มันพบ ICR และถดถอยส่วนประกอบหลัก (PCR) สมบูรณ์เทียบเท่ากับเมื่อมีใช้ในการพยากรณ์เชิงปริมาณ อย่างไรก็ตาม ส่วนประกอบอิสระ (ICs) สามารถมอบสารเคมีมากขึ้นกว่าส่วนประกอบหลัก (PCs) เนื่องจากความเป็นอิสระ สูงสั่งสถิติที่มีมากแข็งแกร่งสภาพกว่า orthogonality ไว้ มี ICs สามรับจากแรมสเป็คตรา NIR ตัวอย่างพืช โดยปัจจุบันประกอบ จะพบว่า พวกเขาเป็นอย่างยิ่ง correlated กับแรมสเป็คตรา NIR น้ำ ไฮโดรคาร์บอน และorganonitrogen สารประกอบ ตามลำดับ ดังนั้น ปัจจุบันประกอบอาจเป็นเครื่องมือสัญญาเพื่อดึงข้อมูลทั้งเชิงปริมาณ และเชิงคุณภาพจากชุดข้อมูลสารเคมีที่ซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จากการวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ (ICA) วิธีการถดถอยใหม่ถดถอยองค์ประกอบอิสระ (ICR) ได้รับการพัฒนาในการสร้าง
รูปแบบของสเปกตรัม NIR และส่วนประกอบตามปกติของตัวอย่างพืช นอกจากนี้ยังพบว่าจำและการถดถอยองค์ประกอบหลัก (PCR) จะสมบูรณ์
เทียบเท่าเมื่อพวกเขาถูกนำไปใช้ในการคาดการณ์ปริมาณ แต่ส่วนประกอบที่เป็นอิสระ (ICS) สามารถให้คำอธิบายทางเคมีมากกว่า
องค์ประกอบหลัก (พีซี) เพราะความเป็นอิสระเป็นสถิติที่สูงเพื่อให้เป็นภาวะที่เข้มแข็งมากขึ้นกว่าที่ตั้งฉาก สาม ICs จะ
ได้รับจากการ ICA จากสเปกตรัม NIR ของตัวอย่างพืช ก็จะพบว่าพวกเขามีความสัมพันธ์อย่างยิ่งที่จะสเปกตรัม NIR น้ำไฮโดรคาร์บอนและ
สาร organonitrogen ตามลำดับ ดังนั้นไอซีอาจจะเป็นเครื่องมือที่มีแนวโน้มที่จะดึงข้อมูลทั้งเชิงปริมาณและคุณภาพจาก
ชุดข้อมูลสารเคมีที่ซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จากการวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ ( ICA ) วิธีการถดถอยองค์ประกอบใหม่ อิสระการถดถอย ( ICR ) ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อสร้างรูปแบบสเปกตรัม NIR
และส่วนประกอบขั้นตอนตัวอย่างพืช พบว่าองค์ประกอบหลักสำคัญ และการถดถอย ( PCR ) จะสมบูรณ์
เทียบเท่าเมื่อพวกเขาจะใช้ในการพยากรณ์เชิงปริมาณ อย่างไรก็ตามส่วนประกอบอิสระ ( ICS ) สามารถให้เคมีเพิ่มเติมคำอธิบายมากกว่า
ส่วนประกอบหลัก ( พีซี ) เนื่องจากความเป็นอิสระ เป็นวงจรสถิติที่เป็นเงื่อนไขที่แข็งแกร่งกว่า orthogonality . 3 IC
ได้รับ ICA จากสเปกตรัม NIR ของตัวอย่างพืช พบว่า มีความสัมพันธ์อย่างยิ่งกับเนียร์อินฟราเรดสเปกตรัมของน้ำและสารประกอบไฮโดรคาร์บอน organonitrogen
, ตามลำดับดังนั้นไอซีอาจเป็นเครื่องมือที่มีแนวโน้มที่จะดึงข้อมูลทั้งเชิงปริมาณและคุณภาพจาก
ชุดข้อมูลทางเคมีที่ซับซ้อน