Non-destructive parameters could be

Non-destructive parameters could be used to predict the maturity
indices of red flesh dragon fruit such as DAFS, TSS, TA, TSS/TA
and WR with relatively high levels of accuracy based on PLSR.
However with MMI (a multivariate maturity index) created from
the original destructive parameters and DAFS by PCA, the prediction
performance was improved. A simplified PLSR model was created
with the application of log (R680/R550) in place of the whole
spectrum of light reflectance) and non-destructive parameters
which resulted in a comparably accurate prediction of MMI.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พารามิเตอร์ไม่ทำลายสามารถนำมาใช้ทำนายครบกำหนดดัชนีสีแดงเนื้อแก้วมังกร DAFS, TSS, TA, TSS/TAและรีโมตคอนโทรล มีความแม่นยำค่อนข้างสูงไปตาม PLSRอย่างไรก็ตามกับ MMI (ครบกำหนดตัวแปรพหุดัชนี) สร้างขึ้นจากพารามิเตอร์การทำลายเดิมและ DAFS โดย PCA การคาดเดามีการปรับปรุงประสิทธิภาพ สร้างแบบจำลอง PLSR ง่ายด้วยการประยุกต์เข้าสู่ระบบ (R680 R550) แทนทั้งหมดสเปกตรัมของแสงสะท้อนแสง) และพารามิเตอร์แบบไม่ทำลายซึ่งส่งผลให้การทำนายแม่นยำปานของ MMI

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พารามิเตอร์ไม่ทำลายสามารถนำมาใช้ในการทำนายครบกําหนด
ดัชนีของเนื้อแก้วมังกรสีแดงเช่น DAFS, TSS, TA, TSS / TA
และ WR มีระดับที่ค่อนข้างสูงของความถูกต้องอยู่บนพื้นฐานของ PLSR.
อย่างไรก็ตามมี MMI (ดัชนีที่ครบกําหนดหลายตัวแปร) ที่สร้าง จาก
พารามิเตอร์ทำลายต้นฉบับและ DAFS โดย PCA การทำนาย
ผลการดำเนินงานได้รับการปรับปรุง รูปแบบที่เรียบง่าย PLSR ถูกสร้างขึ้น
ด้วยการประยุกต์ใช้เข้าสู่ระบบ (R680 / R550) ในสถานที่ของทั้ง
สเปกตรัมของการสะท้อนแสง) และพารามิเตอร์ที่ไม่ทำลาย
ซึ่งมีผลในการทำนายที่แม่นยำปาน MMI

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทําลายไม่ใช่ตัวแปรที่สามารถทำนายอายุดัชนีของมังกรแดงเนื้อผลไม้ เช่น dafs ปริมาณของ TSS , TA , TSS / TAWR และระดับค่อนข้างสูงของความถูกต้องตาม plsr .แต่กับ MMI ( ดัชนีเก็บเกี่ยวหลายตัวแปร ) ที่สร้างจากต้นฉบับทำลายพารามิเตอร์และ dafs โดย PCA , ทำนายประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ง่าย plsr รูปแบบถูกสร้างขึ้นกับการบันทึก ( r680 / r550 ) ในสถานที่ของทั้งสเปกตรัมของแสงสะท้อน ) และพารามิเตอร์แบบไม่ทำลายซึ่งส่งผลให้ในการทำนายถูกต้องปานกันของ MMI .