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Sensory analysis via multi-block multivariate additive PLS splines

机译:通过多块多元加性PLS样条进行感官分析

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摘要

In the last decade, much effort has been spent on modelling dependence between sensory variables and chemical-physical ones, especially when observed at different occasions/spaces/times or if collected from several groups (blocks) of variables. In this paper, we propose a nonlinear generalization of multi-block partial least squares with the inclusion of variable interactions. We show the performance of the method on a known data set.
机译:在过去的十年中,在建模感官变量与化学物理变量之间的依赖关系方面已花费了很多精力,尤其是在不同的场合/空间/时间观察到的变量或从几组(块)变量中收集到的变量时。在本文中,我们提出了包含可变相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。

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