The specificities ranged between 44%

The specificities ranged between 44% and 100%: the best results were obtained with the first derivative of the NIR spectra. In general, the first and second derivatives allowed to build QDA-UNEQ models with 100% sensibility and high specificity.
Subsequently, the potential of the fusion of information from the three instruments was investigated: the variables selected by STEP-LDA from the 14 matrices studied were joined and a new matrix with 105 variables was built. Then, STEP-LDA was repeated on this new matrix in order to select a lower number of relevant variables; six variables were retained: 4 NIR, 1 UV–vis and 1 Nose.
The QDA-UNEQ models, both for Chianti Classico and Liguria Riviera dei Fiori, built using these 6 fused variables were very ef-ficient: cross validation prediction abilities, sensitivities and spe-cificities 100%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Specificities การโจมตีระยะไกลระหว่าง 44% และ 100%: ผลลัพธ์ได้รับกับอนุพันธ์แรกของสเปกตรัม NIR ทั่วไป แรกและสองอนุพันธ์อนุญาตให้สร้างรุ่น QDA UNEQ กับบรรยากาศ 100% และ specificity สูงต่อมา มีการตรวจสอบศักยภาพของการหลอมรวมข้อมูลจากเครื่องมือสาม: เข้าร่วมกับตัวแปรที่เลือกไว้ตามขั้นตอน-LDA จากเมทริกซ์ 14 ที่ศึกษา และสร้างเมทริกซ์ใหม่กับตัวแปร 105 แล้ว LDA ขั้นตอนเสร็จในเมทริกซ์นี้ใหม่เพื่อเลือกหมายเลขต่ำของตัวแปรที่เกี่ยวข้อง หกตัวแปรถูกสะสม: 4 NIR, 1 UV – vis และจมูก 1รุ่น QDA UNEQ แฟนตาซีเชียนทีและแคว้นลิกูเรียเวีย dei Fiori สร้างขึ้นโดยใช้ตัวแปรเหล่านี้หลอม 6 ถูกมาก ef-ficient: ข้ามตรวจสอบคาดคะเนความสามารถ ความเปราะบาง และ spe-cificities 100%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

speci Fi เมืองอยู่ระหว่าง 44% และ 100%: ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดที่ได้รับกับอนุพันธ์แรกของ NIR สเปกตรัม โดยทั่วไป RST fi และสัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่สองที่ได้รับอนุญาตในการสร้างแบบจำลอง QDA-UNEQ กับความรู้สึก 100% และเมืองที่ระบุไว้สูง.
ต่อจากนั้นอาจเกิดขึ้นจากการหลอมรวมของข้อมูลจากสามเครื่องมือที่ถูกตรวจสอบ: ตัวแปรที่เลือกโดย STEP-LDA จาก 14 เมทริกซ์ การศึกษาได้เข้าร่วมและเมทริกซ์ใหม่ที่มี 105 ตัวแปรที่ถูกสร้างขึ้น จากนั้นขั้นตอน LDA ซ้ำในเมทริกซ์ใหม่นี้เพื่อเลือกหมายเลขที่ลดลงของตัวแปรที่เกี่ยวข้อง หกตัวแปรไว้: 4 NIR 1 UV-Vis 1 และจมูก.
รุ่น QDA-UNEQ ทั้ง Chianti Classico และ Liguria Riviera dei Fiori, สร้างขึ้นโดยใช้เหล่านี้ 6 ตัวแปรผสมมีประสิทธิผลมากเพียงพอ Fi: ความสามารถในการข้ามการทำนายการตรวจสอบความไว และ SPE-CI เมือง Fi 100%

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่เมืองกาจึงอยู่ระหว่าง 44 % และ 100 % : ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดได้ด้วย จึงตัดสินใจเดินทางจากสเปกตรัม NIR . โดยทั่วไป จึงตัดสินใจเดินทางและอนุพันธ์ที่สอง อนุญาตให้สร้างแบบจำลอง qda-uneq ด้วยหัวใจ 100% และเมืองกาจึงสูงและศักยภาพของการรวมตัวกันของข้อมูลจากเครื่องมือที่ศึกษาตัวแปรคัดสรรโดย : step-lda จาก 14 เมทริกซ์เพื่อเข้าร่วมและเมทริกซ์ใหม่กับ 105 ตัวแปรถูกสร้างขึ้น แล้ว step-lda กันในเมทริกซ์ใหม่นี้เพื่อเลือกหมายเลขที่ลดลงของตัวแปรที่เกี่ยวข้อง ; 6 ตัวแปรเก็บไว้ : 4 คือ 1 – UV Vis 1 จมูกการ qda-uneq รุ่นทั้งเคียนติ คลาส โก้ และ Liguria Riviera dei Fiori , สร้างขึ้นโดยใช้เหล่านี้ 6 ผสมตัวแปรมาก EF - จึง cient ข้ามความสามารถทำนายการตรวจสอบความไว และ เอสพีซีจึงเมือง 100%