The support vector machine achieved

The support vector machine achieved promising results, outperforming the multiple regression and neural network methods. Such model is useful for understand- ing how physicochemical tests affect the sensory preferences. Moreover, it can support the wine expert evaluations and ultimately improve the production.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครื่องเวกเตอร์สนับสนุนบรรลุผลสัญญา outperforming ถดถอยหลายวิธีโครงข่ายประสาทและการ แบบจำลองดังกล่าวจะเป็นประโยชน์สำหรับกำลังเข้าใจวิธีทดสอบ physicochemical ส่งผลกระทบต่อลักษณะทางประสาทสัมผัส นอกจากนี้ มันสามารถสนับสนุนไวน์ผู้เชี่ยวชาญประเมิน และปรับปรุงการผลิตในที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครื่องสนับสนุนเวกเตอร์บรรลุผลที่มีแนวโน้มสูงกว่าถดถอยหลายและวิธีเครือข่ายประสาท รูปแบบดังกล่าวจะเป็นประโยชน์สำหรับไอเอ็นจีเข้าใจวิธีการทดสอบทางเคมีกายภาพส่งผลกระทบต่อการกำหนดลักษณะทางประสาทสัมผัส นอกจากนี้ยังสามารถรองรับการประเมินผลผู้เชี่ยวชาญด้านไวน์และในที่สุดการปรับปรุงการผลิต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักรบรรลุผลสัญญา , outperforming ถดถอยและวิธีโครงข่ายประสาท แบบจำลองดังกล่าวจะเป็นประโยชน์สำหรับเข้าใจ - ing วิธีการทดสอบและมีผลต่อลักษณะทางประสาทสัมผัส นอกจากนี้ยังสามารถสนับสนุนผู้เชี่ยวชาญไวน์ การประเมินผล และในที่สุดการปรับปรุงการผลิต .