4.2.3. Validation of the PLSR predi

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) to verify the ability of the models
to predict quality of “unknown” samples. After exploring different 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 on a subset of the data (N= 18) with samples from 0 °C, 7 °C and 15 °C storage (2001 experiments) and samples stored at 0 °Cin 2003. This model was similar (r 2= 0.94; RMSEP= 0.49) as the one calculated with the whole data set (r 2= 0.93; RMSEP= 0.49, see Table 3). Models with the other SSOs instead of the
pseudomonads had lower correlation and higher errors (H2Sproducing bacteria countsr 2= 0.90 and RMSEP= 0.54; Pp counts r 2= 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 showed a good agreement between the predicted and experimental data with a minimum deviation of 0.28 in Torry score units and
a maximum deviation of 0.63. The average percent difference between predicted and experimental data was 4.8%.

Kết quả (Việt) 1:

4.2.3. xác nhận dự đoán PLSR cảm giác chất lượngDự đoán của cảm giác chất lượng (Torry điểm) đã được thực hiện bằng cách sử dụng PLSR mô hình với các tập con khác nhau của dữ liệu và thử nghiệm một thiết lập với một mẫu nhóm (0 ° C + lạm dụng) để xác minh khả năng của các mô hìnhđể dự đoán các chất lượng mẫu "không biết". Sau khi khám phá các biến khác nhau mô hình năm đã cung cấp sự tương quan tốt nhất cho tập hợp dữ liệu toàn bộ (ba mũi điện tử cảm biến (CO; NH3 và H2S), pseudomonads đếm và Tacc) đã được lựa chọn cho một mô hình PLSR dựa trên một tập hợp con của dữ liệu (N = 18) với mẫu từ lưu trữ 0 ° C, 7 ° C và 15 ° C (2001 thí nghiệm) và các mẫu được lưu trữ tại 0 ° Cin 2003. Mô hình này là tương tự như (r 2 = 0,94; RMSEP = 0,49) như là một tính toán với các thiết lập dữ liệu toàn bộ (r 2 = 0,93; RMSEP = 0,49, xem bảng 3). Các mô hình với SSOs khác thay vì cácpseudomonads có sự tương quan thấp và cao lỗi (H2Sproducing vi khuẩn countsr 2 = 0.90 và RMSEP = 0,54; PP bá tước r 2 = 0,88 và RMSEP = 0,59) cho thấy tầm quan trọng của pseudomonads trong hư hỏng của hoang philê. Một biplot điểm và khi cho các mô hình minh hoạ tốt rằng PC2 giải thích ảnh hưởng của nhiệt độ như mô tả trước và nhiệt độ lạm dụng mẫu trên nửa trên trong khi các mẫu được lưu trữ ở 0° C nằm trên nửa dưới, chỉ ra các mô hình khác nhau hỏng (hình 6). Dự đoán của Torryđiểm số cho các mẫu thử nghiệm (N = 5) từ (0 ° C + lạm dụng) nhóm cho thấy một thỏa thuận tốt giữa dự đoán và thử nghiệm các dữ liệu với một độ lệch tối thiểu của 0,28 trong Torry điểm đơn vị vàmột độ lệch tối đa là 0,63. Sự khác biệt phần trăm trung bình giữa dự đoán và thực nghiệm dữ liệu là 4,8%.

Kết quả (Việt) 2:

4.2.3. Xác nhận của các dự đoán PLSR chất lượng cảm quan
Dự đoán chất lượng cảm quan (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) để xác minh khả năng của các mô hình
để dự đoán chất lượng mẫu "không rõ". Sau khi khám phá các mô hình khác 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 một mô hình PLSR dựa trên một tập hợp các dữ liệu (N = 18) với các mẫu từ 0 ° C, 7 ° C và 15 ° C lưu trữ (2001 thí nghiệm) và mẫu lưu tại 0 ° Cin 2003. Mô hình này tương tự (r 2 = 0,94; RMSEP = 0.49) là một trong các tính toán với các toàn bộ dữ liệu (r 2 = 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 (vi khuẩn H2Sproducing countsr 2 = 0,90 và RMSEP = 0,54; đếm Pp r 2 = 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). Các dự đoán của Torry
số cho các mẫu thử nghiệm (N = 5) từ (0 ° C + lạm dụng) nhóm cho thấy một thỏa thuận tốt giữa các dữ liệu dự đoán và thử nghiệm với độ lệch tối thiểu là 0,28 trong các đơn vị điểm Torry và
độ lệch tối đa 0,63 . Sự khác biệt trung bình phần trăm giữa số liệu dự đoán và thử nghiệm là 4,8%.