สืบค้นงานวิจัย
การประเมินสมบัติเชิงการยึดติดของข้าวในโรงงานปรับปรุงคุณภาพข้าวโดยใช้เนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี
นัฐกรณ์ สอนสงวน - สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
ชื่อเรื่อง: การประเมินสมบัติเชิงการยึดติดของข้าวในโรงงานปรับปรุงคุณภาพข้าวโดยใช้เนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี
ชื่อเรื่อง (EN): Evaluation of adhesiveness characteristic of rice in rice quality in improvement factory by near infrared spectroscopy.
ผู้แต่ง / หัวหน้าโครงการ: นัฐกรณ์ สอนสงวน
บทคัดย่อ: RPD) เท่ากับ 2.25, ค่า SEP/SDreprodเท่ากับ 2.63 ส่วนแบบจำลองที่ใซ้ทำนายค่าพลังงานในการยึดติดของข้าวสวย จากการสแกนข้าวสารด้วยเครื่อง FQA-NIR Gun ให้ผลที่ดีที่สุด โดย'ให้ค่า R2เท่ากับ 0.89, RMSEP เท่ากับ 15.20, biasเท่ากับ -0.099, RPD เท่ากับ 2.97, ค่า SEP/SDreprod เท่ากับ 0.90 แบบจำลองที่ใข้ทำนายค่าการยึดติดของข้าวสวยจากการสแกนข้าวสวยด้วยเครื่อง FQA-NIR Gun ให้ผลที่ดีที่สุด โดยให้ค่า R2เท่ากับ 0.65, RMSEP เท่ากับ 1.91, bias เท่ากับ -0.158, RPD เท่ากับ 1.71, ค่า SEP/SDreprod เท่ากับ 0.86 แบบจำลองที่ใข้ทำนายค่าพลังงานในการยึดติดของข้าว สวยจากการสแกนข้าวสวยด้วยเครื่อง FQA-NIR Gun ให้ผลที่ดีที่สุด โดยให้ค่า R2เท่ากับ 0.79, RMSEP เท่ากับ 22.20, bias เท่ากับ -0.849, RPD เท่ากับ 2.19, ค่า SEP/SDreprod เท่ากับ 0.78 ซึ่ง ผลการทำนายค่าการยึดติดและพลังงานในการยึดติดของตัวอย่างข้าว พบว่าแบบจำลองที่พัฒนาจาก สเปกตรัมของข้าวสารให้ผลการทำนายที่ดีกว่าแบบจำลองที่พัฒนาจากสเปกตรัมของข้าวสวย เพราะ ข้าวสวยมีปริมาณนํ้าที่มากทำให้สเปกตรัมมีแถบการดูดซับคลี่นของนํ้าที่บดบังการดูดซับคลื่นที่อาจ เกี่ยวข้อง เนื่องจากผลการทดลองแนะนำให้ใช้แบบจำลองของข้าวสารที่สแกนด้วยเครื่อง FQA-NIR Gun ในการทำนายการยึดติดและพลังงานในการยึดติด จึงใช้สเปกตรัมของข้าวสารที่สแกนด้วยเครื่อง FQA-NIR Gun ในการจำแนกกลุ่มสมบัติเชิงการยึดติดของตัวอย่างข้าว เป็นระดับมาก, ปานกลาง และน้อย ซึ่งผลการทำนายพบว่า การแบ่งกลุ่มค่าการยึดติด และ พลังงานในการยึดติด ใช้วิธีการแบบ Factorization ไม่สามารถแยกระดับกลุ่มตัวอย่างข้าวออกเป็น 3 ระดับได้ แต่สามารถแบ่งแยกระดับ การยึดติดและพลังงานในการยึดติดน้อยออกจากระดับการยึดติดและพลังงานในการยึดติดมากรวม กับปานกลางได้อย่างชัดเจน ซึ่งให้ค่า Selectivity (S) ที่ระดับมาก, ปานกลาง และน้อย สำหรับค่า การยึดติดเท่ากับ 0.01, 0.01 และ 0.98 ตามลำดับ และ สำหรับค่าพลังงานในการยึดติดเท่ากับ 0.08, 0.08 และ 1.00 ตามลำดับ
บทคัดย่อ: ไม่พบข้อมูลจากหน่วยงานต้นทาง
ภาษา (EN): th
เผยแพร่โดย: สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
คำสำคัญ: วิทยานิพนธ์
คำสำคัญ (EN): Near infrared spectroscopy
เจ้าของลิขสิทธิ์: สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
รายละเอียด: RPD) เท่ากับ 2.25, ค่า SEP/SDreprodเท่ากับ 2.63 ส่วนแบบจำลองที่ใซ้ทำนายค่าพลังงานในการยึดติดของข้าวสวย จากการสแกนข้าวสารด้วยเครื่อง FQA-NIR Gun ให้ผลที่ดีที่สุด โดย'ให้ค่า R2เท่ากับ 0.89, RMSEP เท่ากับ 15.20, biasเท่ากับ -0.099, RPD เท่ากับ 2.97, ค่า SEP/SDreprod เท่ากับ 0.90 แบบจำลองที่ใข้ทำนายค่าการยึดติดของข้าวสวยจากการสแกนข้าวสวยด้วยเครื่อง FQA-NIR Gun ให้ผลที่ดีที่สุด โดยให้ค่า R2เท่ากับ 0.65, RMSEP เท่ากับ 1.91, bias เท่ากับ -0.158, RPD เท่ากับ 1.71, ค่า SEP/SDreprod เท่ากับ 0.86 แบบจำลองที่ใข้ทำนายค่าพลังงานในการยึดติดของข้าว สวยจากการสแกนข้าวสวยด้วยเครื่อง FQA-NIR Gun ให้ผลที่ดีที่สุด โดยให้ค่า R2เท่ากับ 0.79, RMSEP เท่ากับ 22.20, bias เท่ากับ -0.849, RPD เท่ากับ 2.19, ค่า SEP/SDreprod เท่ากับ 0.78 ซึ่ง ผลการทำนายค่าการยึดติดและพลังงานในการยึดติดของตัวอย่างข้าว พบว่าแบบจำลองที่พัฒนาจาก สเปกตรัมของข้าวสารให้ผลการทำนายที่ดีกว่าแบบจำลองที่พัฒนาจากสเปกตรัมของข้าวสวย เพราะ ข้าวสวยมีปริมาณนํ้าที่มากทำให้สเปกตรัมมีแถบการดูดซับคลี่นของนํ้าที่บดบังการดูดซับคลื่นที่อาจ เกี่ยวข้อง เนื่องจากผลการทดลองแนะนำให้ใช้แบบจำลองของข้าวสารที่สแกนด้วยเครื่อง FQA-NIR Gun ในการทำนายการยึดติดและพลังงานในการยึดติด จึงใช้สเปกตรัมของข้าวสารที่สแกนด้วยเครื่อง FQA-NIR Gun ในการจำแนกกลุ่มสมบัติเชิงการยึดติดของตัวอย่างข้าว เป็นระดับมาก, ปานกลาง และน้อย ซึ่งผลการทำนายพบว่า การแบ่งกลุ่มค่าการยึดติด และ พลังงานในการยึดติด ใช้วิธีการแบบ Factorization ไม่สามารถแยกระดับกลุ่มตัวอย่างข้าวออกเป็น 3 ระดับได้ แต่สามารถแบ่งแยกระดับ การยึดติดและพลังงานในการยึดติดน้อยออกจากระดับการยึดติดและพลังงานในการยึดติดมากรวม กับปานกลางได้อย่างชัดเจน ซึ่งให้ค่า Selectivity (S) ที่ระดับมาก, ปานกลาง และน้อย สำหรับค่า การยึดติดเท่ากับ 0.01, 0.01 และ 0.98 ตามลำดับ และ สำหรับค่าพลังงานในการยึดติดเท่ากับ 0.08, 0.08 และ 1.00 ตามลำดับ
หากไม่พบเอกสารฉบับเต็ม (Full Text) โปรดติดต่อหน่วยงานเจ้าของข้อมูล

การอ้างอิง

นัฐกรณ์ สอนสงวน. "การประเมินสมบัติเชิงการยึดติดของข้าวในโรงงานปรับปรุงคุณภาพข้าวโดยใช้เนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปีEvaluation of adhesiveness characteristic of rice in rice quality in improvement factory by near infrared spectroscopy.". สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง. 2556

นัฐกรณ์ สอนสงวน. "การประเมินสมบัติเชิงการยึดติดของข้าวในโรงงานปรับปรุงคุณภาพข้าวโดยใช้เนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปีEvaluation of adhesiveness characteristic of rice in rice quality in improvement factory by near infrared spectroscopy.". สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง. 2556. Print.



TARR Wordcloud:
การประเมินสมบัติเชิงการยึดติดของข้าวในโรงงานปรับปรุงคุณภาพข้าวโดยใช้เนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี
นัฐกรณ์ สอนสงวน
สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
2556
การพยากรณ์ค่าคลอโรฟิลล์ในใบข้าวโดยใช้วิธีวิเคราะห์ความถดถอยเชิงเส้นพหุ ความแตกต่างระหว่างพันธุ์ข้าวไทยในการปรับตัวต่อสภาพดินไม่ขังน้ำ การคัดเลือกประชากรข้าวลูกผสมรวมหมู่ระหว่างข้าวพันธุ์เหมยนองพื้นเมืองทนทานแมลงบั่วและพันธุ์ปทุมธานี 1 ในสภาพแวดล้อมแตกต่างกัน การส่งถ่ายพลาสมิดเข้าสู่ข้าวบือโปะโละโดยใช้เชื้ออะโกรแบคทีเรียม การวิเคราะห์ประสิทธิภาพเชิงกำไรและปัจจัยที่มีผลต่อการเป็นผู้ส่งออกข้าวผ่านชายแดนของโรงสีข้าวพื้นที่ภาคเหนือประเทศไทย การสร้างและศึกษาผลการใช้บทเรียนวิทยาศาสตร์ท้องถิ่น เรื่องการผลิตข้าวหอมมะลิเป็นข้าวกล้องโดยใช้เทคโนโลยีพื้นบ้าน ระดับอุดมศึกษา ความแตกต่างทางพันธุกรรมของกรดอะมิโนจำเป็นในข้าวไร่พันธุ์พื้นเมือง การวิเคราะห์คุณภาพของน้ำแกงเขียวหวานและน้ำแกงเผ็ดแดงด้วยเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี การใช้วัสดุปรับปรุงดินของเกษตรกรในการเพิ่มผลผลิตข้าวในเขตพื้นที่ดินเปรี้ยว การพัฒนาและประเมินผลทางคลินิกของสารสกัดมาตรฐานผลฟักข้าว
คัดลอก URL
กระทู้ของฉัน
ผลการสืบค้นทั้งหมด โพสต์     เรียงลำดับจาก
พัฒนาระบบโดยศูนย์ความรู้เฉพาะด้านวิศวกรรมความรู้และวิศวกรรมภาษาDeveloped by Center of Excellence for Unified Knowledge and Language Engineering
สนับสนุนโดยสำนักงานพัฒนาการวิจัยการเกษตร (องค์การมหาชน)Supported by the Agricultural Research Development Agency (Public Organization)
แบบสำรวจความพึงพอใจQuestionair