Shortwave near infrared (SWNIR) and

Shortwave near infrared (SWNIR) and long wave near infrared (LWNIR) spectroscopy with a novel color
compensation method were compared to predict soluble solids content of apple. Linear and nonlinear
regression models were considered. Eventually, independent component analysis-support vector
machine (ICA-SVM) models proved to be superior to other nonlinear models. Rp was 0.9398 and RMSEP
was 0.3870% for the optimal model of SWNIR, while Rp was 0.9455 and RMSEP was 0.3691% for that of
LWNIR. Moreover, the results showed that color compensation could significantly improve the prediction
performance of SWNIR model. Our work implies that SWNIR with color compensation has an obvious
prospect in practical industrial use for real-time monitoring apple quality.
ã 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คลื่นสั้นใกล้อินฟราเรด (SWNIR) และยาวคลื่นใกล้อินฟราเรดมิก (LWNIR) สีใหม่วิธีการชดเชยได้เทียบกับทำนายเนื้อหาของแข็งที่ละลายน้ำได้ของ apple เชิงเส้น และไม่เชิงเส้นแบบจำลองถดถอยได้รับการพิจารณา ในที่สุด ประกอบอิสระการวิเคราะห์เวกเตอร์รุ่นจักร (ICA SVM) พิสูจน์แล้วว่าเป็นเหนือรุ่นอื่น ๆ ไม่เชิงเส้น Rp คือ 0.9398 และ RMSEP0.3870% สำหรับ SWNIR รุ่นที่ดีที่สุด ในขณะที่ Rp 0.9455 และ RMSEP เป็น 0.3691% ของLWNIR นอกจากนี้ ผลการแสดงแทนที่สี significantly ดีคำทำนายประสิทธิภาพของแบบจำลอง SWNIR งานของเราหมายถึงว่า SWNIR ชดเชยสีชัดเจนโอกาสในการใช้งานอุตสาหกรรมคุณภาพแอปเปิ้ลตรวจสอบแบบเรียลไทม์ใช้ 2015 Elsevier b.v สงวนลิขสิทธิ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เอฟเอ็มที่อยู่ใกล้อินฟราเรด (SWNIR) และคลื่นยาวใกล้อินฟราเรด (LWNIR) สเปกโทรสโกด้วยสีนวนิยาย
วิธีการชดเชยถูกเมื่อเทียบกับการคาดการณ์ปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำแอปเปิ้ล เชิงเส้นและไม่เชิงเส้น
แบบจำลองการถดถอยได้รับการพิจารณา ในที่สุดส่วนประกอบการวิเคราะห์เวกเตอร์สนับสนุนอิสระ
เครื่อง (ICA-SVM) รุ่นที่ได้รับการพิสูจน์จะดีกว่ารุ่นอื่น ๆ ที่ไม่เป็นเชิงเส้น รูเปียห์เป็น 0.9398 และ RMSEP
เป็น 0.3870% สำหรับรุ่นที่ดีที่สุดของ SWNIR ขณะที่รูเปียห์เป็น 0.9455 และ 0.3691 RMSEP เป็น% สำหรับที่
LWNIR นอกจากนี้ผลการศึกษาพบว่าการชดเชยสีอาจจะมีนัยสำคัญอย่างมีการปรับปรุงการคาดการณ์
ผลการดำเนินงานของรูปแบบ SWNIR การทำงานของเราแสดงให้เห็นว่ามีการชดเชย SWNIR สีที่เห็นได้ชัดมี
โอกาสในการใช้งานในอุตสาหกรรมการปฏิบัติสำหรับเวลาจริงการตรวจสอบคุณภาพแอปเปิ้ล.
ใ 2015 Elsevier BV สงวนลิขสิทธิ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครื่องอินฟราเรดใกล้ ( swnir ) และคลื่นอินฟราเรดใกล้ ( lwnir ) spectroscopy ด้วยสีใหม่การเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์ปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้ของแอปเปิ้ล ระบบสมการเชิงเส้นและไม่เชิงเส้นตัวแบบถดถอย คือการพิจารณา ในที่สุด การวิเคราะห์องค์ประกอบสนับสนุนเวกเตอร์อิสระเครื่อง ( ica-svm ) รุ่นพิสูจน์ให้เหนือกว่าแบบไม่เชิงเส้นอื่น ๆ คือ 0.9398 rmsep RP และคือ 0.3870 % สำหรับรุ่นที่เหมาะสมของ swnir ในขณะที่ RP เป็น 0.9455 rmsep 0.3691 ) และเป็นที่lwnir . นอกจากนี้ ผลการศึกษาพบว่า การชดเชยสีอาจ signi จึงลดลงอย่างมีนัยสําคัญเมื่อปรับปรุงการคาดการณ์ประสิทธิภาพของรูปแบบ swnir . งานของเราแสดงให้เห็นว่า swnir กับการชดเชยสีได้ชัดเจนลูกค้าในอุตสาหกรรมที่ใช้ในทางปฏิบัติสำหรับเวลาจริงการตรวจสอบคุณภาพของแอปเปิ้ลบริษัทฮัล 2015 นอกจากนี้สงวนลิขสิทธิ์