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A nonlinear multiple regression model of taste sensor data for components in sake

机译：一种非线性多元回归模型的味道味道

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Masako Satoh; Yoshifumi Takao; Hideki Satoh;
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年度 2019
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1. A nonlinear multiple regression model of taste sensor data for components in sake [J] . Satoh Masako, Takao Yoshifumi, Satoh Hideki Electronics and communications in Japan . 2019,第7期

机译：酒中味觉数据的非线性多元回归模型
2. Nonlinear semisupervised principal component regression for soft sensor modeling and its mixture form [J] . Ge Zhiqiang, Huang Biao, Song Zhihuan Journal of Chemometrics . 2014,第11期

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3. Nonlinear logistic regression mixture experiment modeling for binary data using dimensionally reduced components [J] . Stanfill Bryan A., Piepel Greg F., Vienna John D., Quality and Reliability Engineering International . 2020,第1期

机译：使用降维组件对二进制数据进行非线性Logistic回归混合实验建模
4. Modeling of Radical Scavenging Activity using Principal Component Analysis and Multiple Linear Regression(Abstract) [C] . Vesna Tepavcevic, Jelena Cvejic, Jovan Popovic European Symposium on Organic Chemistry . 2009

机译：主要成分分析和多元线性回归的自由基清除活动建模（摘要）
5. Bayesian Analysis of Synthetic Data under Multiple Linear Regression, Multivariate Normal and Multivariate Regression Models [D] . Guin, Abhishek. 2021

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6. Applying Least Absolute Shrinkage Selection Operator and Akaike Information Criterion Analysis to Find the Best Multiple Linear Regression Models between Climate Indices and Components of Cow’s Milk [O] . Mohammad Reza Marami Milani, Andreas Hense, Elham Rahmani, 2016

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7. A Nonlinear Land Use Regression Approach for Modelling NO2 Concentrations in Urban Areas—Using Data from Low-Cost Sensors and Diffusion Tubes [O] . Said Munir, Martin Mayfield, Daniel Coca, 2020

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