In order to classify meat samples o

In order to classify meat samples on the basis of turkey adulteration
level, Linear Discriminant Analysis (LDA) was applied to
separated UVevis, NIR and MIR spectra. LDA (Massart et al., 1997)
is a probabilistic classification technique which searches for
directions (canonical variables) with the maximum separation
among categories; the first canonical variable is the direction of
maximum ratio between inter-class and intra-class variances.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อที่จะจัดประเภทตัวอย่างเนื้อถกแจ๊กตุรกีระดับ การวิเคราะห์ Discriminant เชิงเส้น (LDA) ใช้แยกสเปกตรัม UVevis, NIR และมีร์ LDA (Massart et al. 1997)เป็นเทคนิคน่าจะจัดหมวดหมู่ที่ค้นหาทิศทาง (ตัวแปรมาตรฐาน) ด้วยการแยกสูงสุดระหว่างประเภท ตัวแปรมาตรฐานแรกเป็นทิศทางของอัตราส่วนที่สูงสุดระหว่างผลต่างระหว่างชั้นและภายในคลาส

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อจำแนกกลุ่มตัวอย่างเนื้อบนพื้นฐานของตุรกีปลอมปน
ระดับการจำแนกเชิงเส้นวิเคราะห์ (LDA) ถูกนำมาใช้เพื่อ
แยก UVevis, NIR และ MIR สเปกตรัม LDA (Massart et al, 1997.)
เป็นเทคนิคการจัดหมวดหมู่ความน่าจะเป็นที่การค้นหาสำหรับ
ทิศทาง (ตัวแปรที่ยอมรับ) ด้วยการแยกสูงสุด
ในหมู่ประเภท; ตัวแปรที่ยอมรับแรกคือทิศทางของ
อัตราส่วนสูงสุดระหว่างระหว่างการเรียนและภายในระดับความแปรปรวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อจำแนกตัวอย่างเนื้อบนพื้นฐานของการปลอมปนตุรกีระดับการวิเคราะห์โดยตรง ( lda ) ใช้uvevis แยกสเปกตรัม NIR กับอวกาศ . lda ( massart et al . , 2540 )เป็นเทคนิคที่ 11 การค้นหาเส้นทาง ( ตัวแปรคาโนนิคอล ) กับแยกได้สูงสุดระหว่างตัวแปรคาโนนิคอลประเภท แรก คือ ทิศทางของอัตราส่วนสูงสุดระหว่างชั้นเรียนและความแปรปรวนระหว่างห้องภายใน .