2.6. Data analysisCalibration and v

2.6. Data analysis
Calibration and validation of theNIRS datawere performed using The
Unscrambler® program . Two passes of elimination of outliers (H and T) were allowed, the number of
outliers removed from the population being 2. Spectral data (n = 61)
were subjected to multiplicative scatter correction and Standard Normal Variate and
Detrend to reduce multicolinearity and the confounding effects of baseline shift and curvature
on spectra arising from scattering effects due to physical effects. First
or second-order derivatives, based on the Savitzky–Golay procedure
(Naes, Isaksson, Fearn, & Davies, 2002), were applied to the spectra to
heighten the signals related to the organic compounds of themeat samples
(Davies & Grant, 1987). Partial least square regression type I
(PLSR1) was used to predict chemical composition, quality attributes
and FA content using NIR spectra as independent variables. Internal
full cross-validation (leave one-out) was performed to avoid overfitting
the PLSR equations. Thus, the optimal number of factors in each
equation was determined as the number of factors after which the
standard error of cross-validation no longer decreased. The accuracy
of prediction was evaluated in terms of the coefficient of determination
(R2) and root mean square error of cross-validation (RMSECV).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.6 วิเคราะห์ข้อมูลสอบเทียบและตรวจสอบของ theNIRS datawere ดำเนินการโดยใช้การโปรแกรมของ unscrambler ® ผ่านสองตัดออกของ outliers (H และ T) ได้รับอนุญาต จำนวนoutliers ออกจากประชากรที่ 2 ข้อมูลสเปกตรัม (n = 61)ถูกต้องเพื่อการแก้ไขเชิงการคูณกระจายและ Variate ปกติมาตรฐาน และDetrend ลด multicolinearity และผล confounding กะพื้นฐานและโค้งในแรมสเป็คตราที่เกิดจากผลกระทบ scattering เนื่องจากลักษณะทางกายภาพ ครั้งแรกหรืออนุพันธ์ลำดับที่สอง โดยใช้กระบวนการ Savitzky-Golay(Naes, Isaksson, Fearn และเด วีส์ 2002), ถูกนำไปใช้กับแรมสเป็คตราการป็นสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับสารอินทรีย์ตัวอย่าง themeat(เดวีส์และเงินช่วยเหลือ 1987) ถดถอยขนาดน้อยที่สุดบางส่วนพิมพ์ฉัน(PLSR1) ใช้ในการทำนายว่า องค์ประกอบทางเคมี คุณลักษณะคุณภาพและเนื้อหา FA ใช้ NIR แรมสเป็คตราเป็นตัวแปรอิสระ ภายในทำเพื่อหลีกเลี่ยง overfitting เต็มขนสอบ (ลาออก 1)สมการ PLSR จึง หมายเลขที่เหมาะสมของปัจจัยในแต่ละสมการที่กำหนดจำนวนปัจจัยที่จะลดความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการตรวจสอบข้ามไม่ ความถูกต้องของการคาดการณ์ถูกประเมินในแง่ของค่าสัมประสิทธิ์ของความมุ่งมั่น(R2) และค่าเฉลี่ยกำลังสองรากข้อผิดพลาดของการตรวจสอบข้าม (RMSECV)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.6 การวิเคราะห์ข้อมูล
การสอบเทียบและการตรวจสอบของ theNIRS datawere ดำเนินการโดยใช้
โปรแกรม Unscrambler? สองผ่านการตัดค่าผิดปกติ (H และ T) ได้รับอนุญาตจำนวนของ
ค่าผิดปกติลบออกจากประชากรที่เป็น 2. ข้อมูลสเปกตรัม (n = 61)
ถูกยัดเยียดให้แก้ไขการกระจายการคูณและ Standard ปกติ variate และ
อิทธิพลของความล่าช้าในการลด multicolinearity และรบกวน ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานและความโค้ง
บนสเปกตรัมที่เกิดขึ้นจากผลกระทบกระจายเนื่องจากผลกระทบทางกายภาพ ครั้งแรก
หรือครั้งที่สองอนุพันธ์สั่งตามขั้นตอน Savitzky-Golay
(Naes, Isaksson, Fearn และเดวีส์, 2002) ถูกนำไปใช้กับสเปกตรัมเพื่อ
เพิ่มความสูงสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับสารอินทรีย์ของกลุ่มตัวอย่าง themeat
(เดวีส์และแกรนท์ 1987 ) ชนิดถดถอยตารางอย่างน้อยบางส่วนผม
(PLSR1) ถูกนำมาใช้ในการทำนายองค์ประกอบทางเคมีแอตทริบิวต์ที่มีคุณภาพ
และปริมาณการใช้เอฟเอสเปกตรัม NIR เป็นตัวแปรอิสระ ภายใน
เต็มรูปแบบการตรวจสอบข้าม (ออกจากหนึ่งออก) ได้ดำเนินการเพื่อหลีกเลี่ยงการ overfitting
สม PLSR ดังนั้นจำนวนที่เหมาะสมของปัจจัยในแต่ละ
สมการที่ถูกกำหนดเป็นจำนวนของปัจจัยหลังจากที่
ข้อผิดพลาดมาตรฐานของการตรวจสอบข้ามลดลงไม่ได้ ความถูกต้อง
ของการทำนายถูกประเมินในแง่ของค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ
(R2) และรากหมายถึงข้อผิดพลาดที่สองของการตรวจสอบข้าม (RMSECV)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.6 การวิเคราะห์ข้อมูลการสอบเทียบและการตรวจสอบของ thenirs

และวิเคราะห์โดยใช้โปรแกรม unscrambler ® . ผ่านสองของการผิดปกติ ( H และ T ) ได้รับอนุญาต จำนวน
เมื่อเอาออกจากประชากรเป็น 2 ข้อมูลสเปกตรัม ( n = 61 )
ถูกแก้ไขกระจายและมาตรฐานปกติและ
variate การคูณdetrend ลด multicolinearity และผลกระทบของ confounding กะพื้นฐานและความโค้ง
บนสเปกตรัมที่เกิดขึ้นจากการกระจายผลเนื่องจากผลกระทบทางกายภาพ แรก
หรืออนุพันธ์อันดับสอง ตาม savitzky –ขั้นตอน golay
( naes แซคซั่น&เฟร์น , , , เดวี่ส์ , 2002 ) , ถูกใช้เพื่อแสดงระดับสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับ


themeat สารประกอบอินทรีย์ของตัวอย่าง( เดวี่ส์& Grant , 1987 ) การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุด
บางส่วนชนิดที่ 1 ( plsr1 ) ถูกใช้เพื่อทำนายคุณลักษณะขององค์ประกอบทางเคมีที่มีคุณภาพและเนื้อหาการใช้สเปกตรัม NIR
ฟ้าเป็น ตัวแปรอิสระ ภายในการตรวจสอบข้ามไปเต็ม
1 ) กำหนดเพื่อหลีกเลี่ยง overfitting
plsr สมการ ดังนั้น จำนวนของปัจจัยที่เหมาะสมในแต่ละ
สมการกำหนดเป็นหมายเลขของปัจจัยที่หลังจากที่
ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการตรวจสอบข้ามไม่ลดลง ความถูกต้อง
ทำนายถูกประเมินในแง่ของค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ
( R2 ) และรากค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองของข้ามการตรวจสอบ ( rmsecv )