correlations (r 2 =0.87 and r 2 =0.89, respectively) and higher predic dịch - correlations (r 2 =0.87 and r 2 =0.89, respectively) and higher predic Việt làm thế nào để nói

correlations (r 2 =0.87 and r 2 =0.

correlations (r 2 =0.87 and r 2 =0.89, respectively) and higher prediction errors. This may be related to the fact that the low NH3 sensor response inadequately reflected the high TVB-N produc- tion observed and the corresponding increasing Pp counts. For comparison with traditional methods a model based on TVB-N, TVC and the time temperature variable gave a slightly inferior model (r2 =0.91 and RMSEP=0.54) (Table 3). However, when using TVB-N instead of the electronic nose sensors with the same combination of the SSO, models with higher correlations were obtained(r2=0.94and RMSEP=0.43to 0.44). Thisindicates that TVB-N is highly relevant to predict the sensory quality in com- bination with the SSO, although, when used as a single quality criterion shorter shelf-life was predicted compared to sensory analysis.
4.2.3. Validation of the PLSR prediction of sensory quality
Prediction of sensory quality (Torry score) was done using PLSR models with different subsets of the data and a test set with one sample group (0°C +abuse) toverifythe abilityofthe models to predict quality of unknown samples. After exploring dif- ferent models five variables that gave the best correlation for the whole data set(three electronic nose sensors (CO; NH3 and H2S), pseudomonads counts and Tacc) were selected for a PLSR model based ona subsetofthe data (N=18)with samples from0°C,7°C and 15 °C storage (2001 experiments) and samples stored at 0 °C in 2003. This model was similar (r2 =0.94; RMSEP=0.49) as the one calculated with the whole data set (r2=0.93; RMSEP=0.49, see Table 3). Models with the other SSOs instead of the pseudomonads had lower correlation and higher errors (H2S- producing bacteria counts r2 =0.90 and RMSEP=0.54; Pp counts r2=0.88 and RMSEP=0.59) suggesting the importance of pseudomonads in the spoilage of haddock fillets. A biplot of the scores and loadings for the model illustrates well that the PC2 is explaining the influence of the temperature as described before and the temperature abused samples are on the upper half while the samples stored at 0°C are located on the lower half,indicating the different spoilage pattern (Fig. 6). The prediction of the Torry score for the test samples (N=5) from (0 °C + abuse) group
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
correlations (r 2 =0.87 and r 2 =0.89, respectively) and higher prediction errors. This may be related to the fact that the low NH3 sensor response inadequately reflected the high TVB-N produc- tion observed and the corresponding increasing Pp counts. For comparison with traditional methods a model based on TVB-N, TVC and the time temperature variable gave a slightly inferior model (r2 =0.91 and RMSEP=0.54) (Table 3). However, when using TVB-N instead of the electronic nose sensors with the same combination of the SSO, models with higher correlations were obtained(r2=0.94and RMSEP=0.43to 0.44). Thisindicates that TVB-N is highly relevant to predict the sensory quality in com- bination with the SSO, although, when used as a single quality criterion shorter shelf-life was predicted compared to sensory analysis.4.2.3. Validation of the PLSR prediction of sensory qualityPrediction of sensory quality (Torry score) was done using PLSR models with different subsets of the data and a test set with one sample group (0°C +abuse) toverifythe abilityofthe models to predict quality of unknown samples. After exploring dif- ferent models five variables that gave the best correlation for the whole data set(three electronic nose sensors (CO; NH3 and H2S), pseudomonads counts and Tacc) were selected for a PLSR model based ona subsetofthe data (N=18)with samples from0°C,7°C and 15 °C storage (2001 experiments) and samples stored at 0 °C in 2003. This model was similar (r2 =0.94; RMSEP=0.49) as the one calculated with the whole data set (r2=0.93; RMSEP=0.49, see Table 3). Models with the other SSOs instead of the pseudomonads had lower correlation and higher errors (H2S- producing bacteria counts r2 =0.90 and RMSEP=0.54; Pp counts r2=0.88 and RMSEP=0.59) suggesting the importance of pseudomonads in the spoilage of haddock fillets. A biplot of the scores and loadings for the model illustrates well that the PC2 is explaining the influence of the temperature as described before and the temperature abused samples are on the upper half while the samples stored at 0°C are located on the lower half,indicating the different spoilage pattern (Fig. 6). The prediction of the Torry score for the test samples (N=5) from (0 °C + abuse) group
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
mối tương quan (r 2 = 0,87 và r 2 = 0,89, tương ứng) và các lỗi dự đoán cao hơn. Điều này có thể liên quan đến một thực tế rằng các phản ứng cảm biến thấp NH3 không đầy đủ phản ánh TVB-N trình sản xuất cao quan sát và đếm Pp tương ứng tăng. Để so sánh với các phương pháp truyền thống là một mô hình dựa trên TVB-N, TVC và biến nhiệt độ thời gian cho một mô hình hơi kém (r2 = 0,91 và RMSEP = 0,54) (Bảng 3). Tuy nhiên, khi sử dụng TVB-N thay vì cảm biến mũi điện tử với sự kết hợp cùng của SSO, các mô hình với các mối tương quan cao hơn thu được (r2 = 0.94and RMSEP = 0.43to 0,44). Thisindicates rằng TVB-N là rất phù hợp để dự đoán chất lượng cảm trong bination sánh với các SSO, mặc dù, khi được sử dụng như một tiêu chuẩn chất lượng duy nhất thời gian sử dụng ngắn hơn so với dự đoán phân tích cảm quan.
4.2.3. Xác nhận của các dự đoán PLSR chất lượng cảm quan
của Dự đoán chất lượng cảm (Torry số) đã được thực hiện bằng cách sử dụng mô hình PLSR với tập con khác nhau của dữ liệu và thử nghiệm thiết lập với một nhóm mẫu (0 ° C + lạm dụng) toverifythe abilityofthe mô hình để dự đoán chất lượng không rõ mẫu. Sau khi khám phá mô hình ferent nhau năm biến đó đã cho các mối tương quan tốt nhất cho các bộ tập dữ liệu (ba cảm biến mũi điện tử (CO; NH3 và H2S), pseudomonads đếm và Tacc) đã được lựa chọn cho các dữ liệu một mô hình ona PLSR dựa subsetofthe (N = 18 ) với mẫu from0 ° C, 7 ° C và 15 ° C lưu trữ (2001 thí nghiệm) và mẫu lưu tại 0 ° C vào năm 2003. Mô hình này tương tự (r2 = 0,94; RMSEP = 0,49) là một trong những tính với toàn bộ dữ liệu set (r2 = 0,93; RMSEP = 0,49, xem Bảng 3). Các mô hình với các SSOs khác thay vì pseudomonads có tương quan thấp hơn và các lỗi cao hơn (H2S- vi khuẩn sản xuất đếm r2 = 0,90 và RMSEP = 0,54; Pp đếm r2 = 0,88 và RMSEP = 0,59) cho thấy tầm quan trọng của pseudomonads trong các hư hỏng của philê cá tuyết chấm đen . Một biplot của các điểm số và tải trọng cho các mô hình minh họa rõ rằng PC2 được giải thích ảnh hưởng của nhiệt độ được mô tả trước và các mẫu nhiệt độ lạm dụng là ở nửa trên trong khi các mẫu bảo quản ở 0 ° C nằm trên nửa dưới, chỉ ra mô hình hư hỏng khác nhau (Hình. 6). Sự tiên đoán về số điểm Torry cho các mẫu thử nghiệm (N = 5) từ (0 ° C + lạm dụng) nhóm
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: