In the field of multivariate calibr

In the field of multivariate calibration, the MD is used for different purposes, namely: for the detection of
outliers w2,3x, the selection of calibration samples from a large set of measurements w4x and for investigating the
representativity between two data sets w5,6x. In process control, the MD is used for, e.g., the Hotelling’s T 2 test
w7,8x. In pattern recognition, the MD is applied in clustering techniques such as the k-Nearest Neighbour method
kNN. w9x, in discrimination techniques such as linear, quadratic and regularised discriminating analysis LDA,
QDA and RDA. w10x and in class modelling techniques such as UNEQ multivariate normal class model assum-
ing an individual dispersion of each class. w11x, EQ multivariate normal class model assuming equal dispersion
of each class. w12x and modifications of Soft Independent Modelling of Class Analogy SIMCA. w13x.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในด้านการสอบเทียบแบบหลายตัวแปร MD ที่ใช้สำหรับวัตถุประสงค์อื่น คือ: สำหรับตรวจหาoutliers w2, 3 x การเลือกตัวอย่างการสอบเทียบจากชุดใหญ่ ของ w4x การวัด และ การตรวจสอบการrepresentativity ระหว่างสองชุดข้อมูล w5, 6 x ในการควบคุมกระบวนการ MD ที่ใช้สำหรับ เช่น ทดสอบของ Hotelling T 2w7, 8 x ในการรู้จำแบบ MD ที่ใช้ในเทคนิค clustering เช่นวิธีการเพื่อนบ้านใกล้เคkNN w9x เทคนิคการเลือกปฏิบัติเช่นเส้นตรง กำลังสอง และ regularised วิเคราะห์เหยียดอย่าง LDAQDA และ RDA w10x และในชั้นเรียนสร้างแบบจำลองเทคนิคเช่นปกติหลายตัวแปร UNEQ คลาสรุ่น assum -ing มีการกระจายแต่ละของแต่ละชั้น w11x, EQ ตัวแปรพหุระดับปกติแบบสมมติว่ากระจายตัวเท่ากันของแต่ละคลาส w12x และการปรับเปลี่ยนของนุ่มอิสระสร้างแบบจำลองของชั้นเรียนเปรียบเทียบ SIMCA w13x

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในด้านของการสอบเทียบหลายตัวแปรที่แมรี่แลนด์เป็นใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันกล่าวคือ: สำหรับการตรวจสอบของ
ค่าผิดปกติ w2,3x การเลือกตัวอย่างการสอบเทียบจากชุดใหญ่ของวัด w4x และสำหรับการตรวจสอบ
เป็นตัวแทนระหว่างสองชุดข้อมูล w5,6x . ในการควบคุมกระบวนการ, แมรี่แลนด์ที่ใช้สำหรับการเช่นที่ Hotelling เสื้อ 2 ทดสอบ
w7,8x ในการรับรู้รูปแบบ, MD ถูกนำไปใช้ในเทคนิคการจัดกลุ่มเช่น K-ที่ใกล้ที่สุดวิธีเพื่อนบ้าน
? kNN w9x ในเทคนิคการเลือกปฏิบัติเช่นเส้นกำลังสองและ Regularized แบ่งแยกวิเคราะห์? LDA,
QDA และ RDA w10x และเทคนิคในการสร้างแบบจำลองระดับเช่น UNEQ? หลายตัวแปรรูปแบบการเรียนปกติ assum-
ไอเอ็นจีการกระจายของแต่ละระดับ w11x, EQ? รูปแบบหลายตัวแปรระดับปกติสมมติว่าการกระจายตัวที่เท่าเทียมกัน
ของแต่ละชั้นเรียน w12x และการปรับเปลี่ยนการสร้างแบบจำลองของซอฟท์เป็นอิสระจากการเปรียบเทียบระดับ? SIMCA w13x

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในสาขารวมถึงการสอบเทียบ , MD จะถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ได้แก่ การตรวจสอบของw2,3x ผิดปกติ การเลือกตัวอย่างการสอบเทียบจากชุดใหญ่ของการวัด w4x และสืบrepresentativity ระหว่างข้อมูลสองชุด w5,6x ในการควบคุมกระบวนการ , MD ใช้สำหรับ , เช่น ของ Hotelling T 2 ทดสอบw7,8x ในการจดจำรูปแบบ , MD ที่ใช้ในการจัดกลุ่มเทคนิค เช่น วิธีละตนknn . w9x ในเทคนิคการแบ่งแยกเช่นเชิงเส้นกำลังสองและ regularised จำแนก lda การวิเคราะห์และ qda RDA กำหนด w10x และในชั้นเรียนแบบเทคนิค เช่น uneq multivariate ปกติแบบคลาส - เอิสเซิ่มไอเอ็นจีบุคคลการกระจายของแต่ละคลาส w11x , EQ แบบปกติชั้นแบบสมมติว่ากระจายเท่ากันของแต่ละชั้น w12x และการปรับเปลี่ยนของแบบจำลองอิสระนุ่มคลาสคล้ายคลึงซิมก้า w13x .