×
罗萨里亚州伦巴多;彼得罗·阿蒙塔;梅蒂尔·费雯;罗伯特·萨巴蒂尔

通过多块多元可加PLS样条进行感官分析。 （英语） Zbl 1514.62066号

J.应用。斯达。 39，第4期，731-743（2012）.
总结：在过去十年中，人们花费了大量精力来建模感官变量和化学物理变量之间的依赖关系，尤其是在不同的场合/空间/时间观察到的，或者如果从多组（块）变量中收集到的，更是如此。在本文中，我们提出了包含变量交互作用的多块偏最小二乘的非线性推广。我们展示了该方法在已知数据集上的性能。

引用于1文件

MSC公司：

62克08 非参数回归和分位数回归

关键词：

多元可加偏最小二乘样条;多块分析;感官和化学物理变量

软件：

R（右）;AFMULT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Lombardo}等人，J.Appl。Stat.39，No.4，731--743（2012；Zbl 1514.62066）
全文： DOI程序

参考文献：

[1] Blanco，M.、Coello，J.、Iturriaga，H.、Maspoch，S.和PagèS，J.2000。非线性系统中的NIR校准：不同的PLS方法和人工神经网络。化学家。智力。实验室系统。, 50: 75-82. ·doi:10.1016/S0169-7439（99）00048-9
[2] Derks，E.P.P.，Westerhuis，J.A.，Smilde，A.K.和King，B.M.，2003年。通过风味语言案例研究介绍多块组件分析。食品质量。首选。, 14: 497-506. ·doi:10.1016/S0950-3293（03）00009-0
[3] Durand，J.F.，2001年。通过PLS和样条曲线的局部多项式加性回归：PLSS。化学家。智力。实验室系统。, 58: 235-246. ·doi:10.1016/S0169-7439（01）00162-9
[4] Durand，J.F.和Sabatier，R.1997年。偏最小二乘回归的加性样条。J.Amer。统计师。协会。, 92: 1546-1554. ·Zbl 0912.62047号
[5] Escofier，B.和Pagès，J.1994。多因素分析（AFMULT包）。计算。统计师。数据分析。, 18: 121-140. ·兹比尔0825.62517 ·doi:10.1016/0167-9473（94）90135-X
[6] Gonzales，P.L.1982。《心理感应统计分析》，《心理感应周期》，蒙彼利埃大学II，1982年。
[7] Gower，J.C.1975年。广义procutes分析。心理测量学, 40: 33-51. ·Zbl 0305.62038号 ·doi:10.1007/BF02291478
[8] Kermadec，F.Huon，Durand，J.F.和Sabatier，R.1997年。比较线性和非线性PLS方法，从感官特征解释总体喜好。食品质量。首选。, 8: 395-402. ·doi:10.1016/S0950-3293（97）00026-8
[9] Lavit，C.、Escoufier，Y.、Sabatier，R.和Traissac，P.，1994年。ACT（STATIS方法）。计算。统计师。数据分析。, 18: 97-119. ·Zbl 0825.62009号 ·doi:10.1016/0167-9473（94）90134-1
[10] Leardi，R.2001年。化学计量学和化学中的遗传算法：综述。J.化学计量学。, 7: 559-569. ·doi:10.1002/cem.651
[11] Dien，S.Le和PagèS，J.2003。层次多因素分析：应用于感官特征的比较。食品质量。首选。, 14: 397-403. ·doi:10.1016/S0950-3293（03）00027-2
[12] 伦巴多，R.2011。通过多元可加PLS样条分析感官和化学物理变量。J.食品质量。首选。，12个doi:10.1016/j.foodqual.2011.06.002
[13] Lombardo，R.，Durand，J.F.和Veaux，R.D.，2009年。通过GCV准则构建多元可加偏最小二乘样条。J.化学计量学。，23:605-625·doi:10.1002/cem.1260
[14] Lombardo，R.、Durand，J.F.和Faraj，A.，2011年。非线性PLS模型实验的迭代设计。案例研究：预测石油产量的油藏模拟数据。J.分类。, 23: 113-125. ·doi:10.1007/s00357-011-9071-2
[15] Morand，E.和Pagès，J.2006年。运用多因素分析法分析食品的整体认知。食品质量。首选。, 14: 182-188.
[16] Muteki，K.和MacGregor，J.F.，2007年。L形数据结构的多块PLS建模及其在混合建模中的应用。化学家。智力。实验室系统。, 85: 186-194. ·doi:10.1016/j.化学实验室.2006.06.018
[17] Qannari，E.M.、Courcoux，P.和Maunit，A.，1997年。分析d“un ensembly de tableaux：应用程序aux donnees sensorielles et de préférences”。《农业工业与方法统计学报》，凡尔赛。
[18] Qin，S.J.和McAvoy，T.J.1992年。使用神经网络的非线性PLS建模。计算。化学。工程师。, 16: 379-391. ·doi:10.1016/0098-1354（92）80055-E
[19] R开发核心团队。1992R： 统计计算语言和环境，R统计计算基础2004年，奥地利维也纳。可在网址：http://www.Rproject.org
[20] Smiled，A.K.，Westerhuis，J.A.和Boqué，R.2000。多路多块分量和协变量回归模型。J.化学计量学。, 14: 301-331. ·doi:10.1002/1099-128X（200005/06）14:3<301:：AID-CEM594>3.0.CO；2-H型
[21] 费雯，M.2002。Approches PLS Linéaires et Nonéairis Pour la Modélisation de Multi-Tableaux公司。Théorie et应用法国蒙彼利埃大学。
[22] Vivien，M.和Sabatier，R.，2001年。不可扩展多表回归PLS。修订版统计。申请。, 49: 31-54.
[23] Vivien，M.和Sabatier，R.，2003年。广义正交多重共惯性分析（-PLS）：新的多块分量和回归方法。J.化学计量学。, 17: 287-301. ·doi:10.1002/cem.802
[24] Vivien，M.和Sabatier，R.，2008年。MUBRE：一种多块回归算法。感官分析应用：85-89. 第11届分析化学化学计量学会议记录（CAC 2008），第3卷，法国蒙彼利埃，2008年6月30日至7月4日
[25] Vivien，M.和Sune，F.，2009年。两种四向多块方法用于比较两个儿童消费群体。食品质量。首选。, 20: 472-481. ·doi:10.1016/j.foodqual.2009.04.004
[26] Vivien，M.、Verron，T.和Sabatier，R.，2005年。从NIRS数据中比较和预测感官轮廓：使用GOMCIA和GOMCIA-PLS多块法。化学计量杂志。, 19: 162-170. ·doi:10.1002/cem.919
[27] Westerhuis，J.A.和Smiled，A.K.，2001年。多块偏最小二乘中的通货紧缩。J.化学计量学。, 15: 485-493. ·doi:10.1002/cem.652
[28] Westerhuis，J.A.、Kourti，T.和MacGregor，J.F.1998年。分析多块和分层PCA和PLS模型。J.化学计量学。, 12: 301-321. ·doi:10.1002/（SICI）1099-128X（199809/10）12:5<301:：AID-CEM515>3.0.CO；2-S型
[29] Wold，S.1992年。非线性偏最小二乘建模。二、。样条线内部关系。化学家。智力。实验室系统。, 14: 71-84. ·doi:10.1016/0169-7439（92）80093-J
[30] Wold，S.、Kettane-Wold，N.和Skagerberg，B.1989年。非线性PLS建模。化学家。智力。实验室系统。, 7: 53-65. ·doi:10.1016/0169-7439（89）80111-X
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。