The classification of FT-IR spectra

The classification of FT-IR spectra of different oil samples (corn,
canola, sunflower, soya, olive and butter) by means of pattern recognition
method was investigated. The principal aim of this paper
is to present chemometrics as a serious alternative to more complex
analytical tools for the analysis of ‘‘high correlated’’ data for
quality control diagnosis and, ultimately, food chemistry. PLS-DA
and iPLS-DA resulted in partial discrimination of few classes. However,
high discrimination ability was obtained by ECVA and iECVA
such that all of 255 oil samples used in this study were correctly
assigned by iECVA to their own class group with 100% sensitivity
and specificity.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การจัดประเภทของสเปกตรัมฟุต-IR ตัวอย่างน้ำมันที่แตกต่างกัน (ข้าวโพดคาโนลา ทานตะวัน ถั่วเหลือง มะกอก และเนย) โดยใช้การรู้จำแบบวิธีรับการตรวจสอบ จุดประสงค์หลักของเอกสารนี้การให้ chemometrics เป็นร้ายแรงทางเลือกซับซ้อนมากขึ้นเครื่องมือวิเคราะห์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ''สูงสัมพันธ์ '' สำหรับควบคุมคุณภาพการวินิจฉัยและ ในที่สุด เคมีอาหาร กรุณาดาและดา iPLS ส่งผลให้การเลือกปฏิบัติบางส่วนของคลา อย่างไรก็ตามความสามารถในการเลือกปฏิบัติที่สูงได้รับ โดย ECVA และ iECVAซึ่งทั้งหมด 255 ตัวอย่างน้ำมันที่ใช้ในการศึกษานี้ได้อย่างถูกต้องกำหนด โดย iECVA ตนเองระดับกลุ่ม มีความไว 100%และความจำเพาะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจำแนกประเภทของ FT-IR สเปกตรัมของตัวอย่างน้ำมันที่แตกต่างกัน (ข้าวโพด
คาโนลาทานตะวันถั่วเหลืองมะกอกและเนย) โดยใช้วิธีการจดจำรูปแบบ
วิธีการที่ถูกตรวจสอบ จุดมุ่งหมายหลักของการวิจัยนี้
คือการนำเสนอ Chemometrics เป็นทางเลือกอย่างจริงจังเพื่อที่ซับซ้อนมากขึ้น
เครื่องมือวิเคราะห์สำหรับการวิเคราะห์ของ '' มีความสัมพันธ์สูง '' ข้อมูลสำหรับ
การวินิจฉัยโรคการควบคุมคุณภาพและท้ายที่สุดเคมีอาหาร PLS-DA
และ iPLS-DA ผลในการเลือกปฏิบัติบางส่วนไม่กี่ชั้นเรียน แต่
ความสามารถในการแยกแยะสูงที่ได้รับโดย ECVA และ iECVA
ดังกล่าวว่าทั้งหมด 255 ตัวอย่างน้ำมันที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ได้อย่างถูกต้อง
ได้รับมอบหมายจาก iECVA ไปยังกลุ่มระดับของตัวเองที่มีความไว 100%
และความจำเพาะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดหมวดหมู่ของอินฟราเรดสเปกตรัมของตัวอย่างน้ำมันที่แตกต่างกัน ( ข้าวโพดคาโนลา , ทานตะวัน , ถั่วเหลือง , มะกอกและเนย ) โดยวิธีการของการรู้จำรูปแบบวิธีการตรวจสอบ จุดมุ่งหมายหลักของกระดาษนี้คือ ปัจจุบันเคโมเมตริกเป็นทางเลือกที่ร้ายแรงที่ซับซ้อนมากขึ้นเครื่องมือวิเคราะห์สำหรับการวิเคราะห์ของ " "high ความสัมพันธ์ " " ข้อมูลการควบคุมคุณภาพการวินิจฉัยและ , ในที่สุด , เคมีอาหาร pls-daipls ดาและส่งผลให้เกิดการแบ่งแยกบางส่วนของชั้นเรียนไม่กี่ อย่างไรก็ตามสามารถจำแนกได้โดย ecva iecva และสูงซึ่งทั้งหมด 255 น้ำมัน กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้คือ ได้อย่างถูกต้องได้รับมอบหมายจาก iecva กลุ่มคลาสของตัวเอง 100% ไวและ specificity