使用 JMP® 偏最小二乘法对化学计量（近红外光谱）数据进行建模，以预测咖啡风味百分比<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />作者
Chris Liebold，博士，科学家，JM Smucker 公司
在调味咖啡产品的生产过程中，对添加到咖啡中的液体调味剂的量进行快速、可靠和有效的质量控制分析是有用的。 近红外光谱法提供了快速分析产品的能力，这对于质量控制分析至关重要。 它生成具有 1,049 个数据点的独特光谱，为分析的样品创建独特的特征。 然而，仪器预测风味百分比的能力完全基于为其开发的校准模型。 执行 JMP 中的偏最小二乘平台以生成百分比风味模型，该模型可以利用近红外光谱仪生成的速度和独特数据。
预测建模回复：使用 JMP® 偏最小二乘法模拟化学计量学（近红外光谱法）数据以预测咖啡风味百分比非常感谢你，杰夫...
我看了网络直播系列。 但是，我对将 JMP 与光谱数据一起使用很感兴趣。 上面的介绍非常有用，但需要一些细节。
回复：使用 JMP® 偏最小二乘法模拟化学计量学（近红外光谱法）数据以预测咖啡风味百分比@mca ，本演示文稿的唯一材料是随附的 PDF。
但是，那掌握 JMP网络广播系列涵盖了偏最小二乘使用偏最小二乘法——当普通最小二乘回归不起作用时.
回复：使用 JMP® 偏最小二乘法模拟化学计量学（近红外光谱法）数据以预测咖啡风味百分比我需要这个演示文稿的任何教程，你能帮我吗？
回复：使用 JMP® 偏最小二乘法对化学计量学（近红外光谱法）数据建模以预测咖啡风味百分比克里斯，
我可以通过电子邮件向您发送一些关于您的演示文稿的问题吗？
如果是，您的电子邮件地址是什么？
谢谢，
康拉德
