Determination of the authenticity o

Determination of the authenticity of essential oils has become more significant, in recent years, following some illegal adulteration and contamination scandals. The present investigative study focuses on the application of near infrared spectroscopy to detect sample authenticity and quantify economic adulteration of sandalwood oils. Several data pre-treatments are investigated for calibration and prediction using partial least square regression (PLSR). The quantitative data analysis is done using a new spectral approach – full spectrum or sequential spectrum. The optimum number of PLS components is obtained according to the lowest root mean square error of calibration (RMSEC = 0.00009% v/v). The lowest root mean square error of prediction (RMSEP = 0.00016% v/v) in the test set and the highest coefficient of determination (R2 = 0.99989) are used as the evaluation tools for the best model. A nonlinear method, locally weighted regression (LWR), is added to extract nonlinear information and to compare with the linear PLSR model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ของแท้ของน้ำมันได้กลายเป็นยิ่ง ในปี ต่อ scandals adulteration และปนเปื้อนบางอย่างไม่ถูกต้อง การศึกษาอื่น ๆ ปัจจุบันเน้นการประยุกต์ใกล้กอินฟราเรดเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของตัวอย่าง และกำหนดปริมาณ adulteration เศรษฐกิจของน้ำมันจันทน์ หลายข้อมูลก่อนรักษาจะตรวจสอบปรับเทียบและการคาดเดาที่ใช้บางส่วนอย่างน้อยตารางถดถอย (PLSR) ทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณใช้วิธีสเปกตรัมการแบบใหม่ – เต็มสเปกตรัมหรือสเปคตรัมต่อเนื่อง หมายเลขที่เหมาะสมประกอบกรุณาได้รับตามข้อผิดพลาดรากค่าเฉลี่ยกำลังสองต่ำสุดของการปรับเทียบ (RMSEC = 0.00009% v/v) ข้อผิดพลาดรากค่าเฉลี่ยกำลังสองต่ำสุดของการคาดการณ์ (RMSEP = 0.00016% v/v) ในชุดทดสอบและค่าสัมประสิทธิ์ที่สูงสุดของการกำหนด (R2 = 0.99989) ใช้เป็นเครื่องมือประเมินผลสำหรับแบบจำลองดีที่สุด เพิ่มวิธีการไม่เชิงเส้น เครื่องถ่วงน้ำหนักถดถอย (LWR), ใน การดึงข้อมูลไม่เชิงเส้น และ การเปรียบเทียบกับรุ่น PLSR เส้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การกำหนดความถูกต้องของน้ำมันหอมระเหยที่ได้กลายเป็นความสำคัญมากขึ้นในปีที่ผ่านมาต่อไปนี้บางเจือปนที่ผิดกฎหมายและเรื่องอื้อฉาวการปนเปื้อน การศึกษาการสืบสวนในปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้สเปกโทรสโกใกล้อินฟราเรดในการตรวจสอบความถูกต้องตัวอย่างและปริมาณการปลอมปนน้ำมันทางเศรษฐกิจของไม้จันทน์ หลายข้อมูลการรักษาก่อนจะถูกตรวจสอบสำหรับการสอบเทียบและการทำนายโดยใช้ตารางการถดถอยอย่างน้อยบางส่วน (PLSR) การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณจะทำโดยใช้วิธีการใหม่สเปกตรัม - คลื่นเต็มรูปแบบหรือคลื่นความถี่ตามลำดับ จำนวนที่เหมาะสมของส่วนประกอบ PLS จะได้รับตามรากต่ำสุดหมายถึงข้อผิดพลาดที่สองของการสอบเทียบ (RMSEC = 0.00009% v / v) รากต่ำสุดหมายถึงข้อผิดพลาดของการทำนายตาราง (RMSEP = 0.00016% v / v) ในการทดสอบการตั้งค่าและค่าสัมประสิทธิ์สูงสุดของการตัดสินใจ (R2 = 0.99989) ถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือในการประเมินผลสำหรับรูปแบบที่ดีที่สุด วิธีการไม่เชิงเส้นถดถอยในประเทศถ่วงน้ำหนัก (LWR) จะถูกเพิ่มเข้าไปดึงข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้นและเปรียบเทียบกับรูปแบบเชิงเส้น PLSR

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การกำหนดความถูกต้องของน้ำมันหอมระเหยได้กลายเป็นมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในปีที่ผ่านมาต่อไปนี้บางอย่างผิดกฎหมายการปนเปื้อนและอื้อฉาว การศึกษาปัจจุบันเน้นการประยุกต์สเปกโทรสโกปีอินฟราเรดใกล้เพื่อตรวจสอบความถูกต้องและปริมาณตัวอย่างการทางเศรษฐกิจของไม้จันทน์น้ำมันการรักษาหลายข้อมูลก่อนตรวจสอบสำหรับการสอบเทียบและการทำนายโดยใช้การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน ( plsr ) การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ โดยใช้วิธีการใหม่และเต็มสเปกตรัมหรือสเปกตรัมที่ต่อเนื่องกัน จำนวนที่เหมาะสมของ pls ส่วนประกอบได้ตามรากของการสอบเทียบค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย ( rmsec รึเปล่า = รึเปล่า 0.00009 % v / v )รากเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองของการพยากรณ์ ( rmsep รึเปล่า = รึเปล่า 0.00016 % v / v ) ในชุดทดสอบและสัมประสิทธิ์ของการกำหนดสูงสุด ( R2 =    0.99989 ) จะถูกใช้เป็นเครื่องมือสำหรับการประเมินแบบจำลองที่ดีที่สุด ไม่เชิงเส้นแบบถดถอยแบบถ่วงน้ำหนัก ( lwr ) เพิ่มสารสกัดจากข้อมูลเชิงเส้น และเปรียบเทียบกับรุ่น plsr เชิงเส้น