使用JMP®偏最小二乘法模擬化學計量（近紅外光譜）數據，預測咖啡的百分比風味<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />作者
JM Smucker公司科學家Chris Liebold博士
在調味咖啡產品的生產過程中，對添加到咖啡中的液體調味劑的量進行快速，可靠和有效的質量控制分析是有用的。近紅外光譜儀提供快速分析產品的能力，這對質量控制分析至關重要。它生成一個獨特的光譜，其中包含1,049個數據點，可為分析的樣本創建唯一的簽名。然而，儀器預測百分比風味的能力完全基於為其開發的校準模型。執行JMP中的偏最小二乘平台以生成百分比風味模型，該模型可以利用近紅外光譜儀器生成的速度和獨特數據。
預測建模回复：使用JMP®偏最小二乘模型化學計量（近紅外光譜）數據預測咖啡的百分比風味克里斯，
我可以通過電子郵件向您發送一些問題嗎？
如果是，您的電子郵件地址是什麼？
謝謝，
康拉德
回复：使用JMP®偏最小二乘法模擬化學計量（近紅外光譜）數據以預測Coff上的百分比風味 @mca ，此演示文稿的唯一材料是附加的PDF。
然而掌握JMP 網絡廣播系列報導的偏最小二乘使用偏最小二乘法 - 當普通最小二乘回歸時不起作用 。
回复：使用JMP®偏最小二乘法模擬化學計量（近紅外光譜）數據以預測Coff上的百分比風味非常感謝，傑夫......
我看了網絡直播系列節目。但是，我對使用光譜數據的JMP感興趣。上面的介紹非常有用，但需要一些細節。
回复：使用JMP®偏最小二乘模型對化學計量學（近紅外光譜）數據建模，以預測Coff的風味百分比我需要本演示文稿的任何教程，請您能幫我嗎？
