This Paper proposes a new nonlinear partial least square method that extends the linear PLS. Proposed nonlinear PLS uses self-organizing feature map as PLS outer relation and multilayer neural network as PLS inner regression method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.2
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pp.185-191
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2004
Partial least squares(PLS) is one of multiplicate statistical process methods and has been developed in various algorithms with the characteristics of principal component analysis, dimensionality reduction, and analysis of the relationship between input variables and output variables. But it has been limited somewhat by their dependency on linear mathematics. The algorithm is proposed to classify for the non-linear data using PLS and the residual compensator(RC) based on radial basis function network (RBFN). It compensates for the error of the non-linear data using the RC based on RBFN. The experimental result is given to verify its efficiency compared with those of previous works.
The objective of this study is to propose the implications using theory of reasoned action(TRA) on u-Tour system. This research model through TRA is consisted as three constructs: user-friendliness(cognitive), perceived usefulness(cognitive) and purchase intention(affective). This study analyzes with a total of 153 respondents and used PLS-SEM method considering the small number of samples. Also, with the analysis, WarpPLS software is used in order to ferret out non-linear relationship between the constructs of research model. As a result of analysis, this research model shows statistical level significantly on proposed hypotheses and the applicability of TRA model in u-Tour system. Furthermore, additional analysis presents the possibility of non-linear relationship on each path between the constructs of research model showing J-shape. Also, the result showes the fact that the relationship had partly negative (-) effect on dependent factor. Additional analysis proposes that income variable as base of purchase intention has a moderating effect on all paths of research model.
This study was carried out to find a useful method to predict hardness of tomato using optical spectrum data. Optical spectrum of reflectance and transmittance data were collected processed by 9 kind of preprocessing methods-normalizations of mean, maximum and range, SNV (standard normal variate), MSC (multiplicative scatter correction), the first derivative and second derivative of Savitzky-Golay and Norris-Gap. With the preprocessed and non-processed original spectrum data, prediction models of hardness of tomato were developed using analytical tools of PLS (partial least squares) and MLR (multiple linear regression) and tested for their validation. The test of validation resulted that the analytical tools of PLS and MLR output similar performances while the transmittance spectra showed much better result than the reflectance spectra.
This study was performed to select the significant wavelengths for predicting the chlorophyll content of grafted cucumber seedlings using hyperspectral images. The visible and near-infrared (VNIR) images and the short-wave infrared images of cucumber cotyledon samples were measured by two hyperspectral cameras. A correlation coefficient spectrum (CCS), a stepwise multiple linear regression (SMLR), and partial least squares (PLS) regression were used to determine significant wavelengths. Some wavelengths at 501, 505, 510, 543, 548, 619, 718, 723, and 727 nm were selected by CCS, SMLR, and PLS as significant wavelengths for estimating chlorophyll content. The results from the calibration models built by SMLR and PLS showed fair relationship between measured and predicted chlorophyll concentration. It was concluded that the hyperspectral imaging technique in the VNIR region is suggested effective for estimating the chlorophyll content of grafted cucumber leaves, non-destructively.
Conceptualization of store image have been suggested in the past by many marketing scholars. The dominant perspective about store image is treated as the results of a multi-attribute model. Store image is expressed as a function of the salient attributes of a particular store that are evaluated. Though, there is a little confusions about what elements compose the store image, most scholars agree that merchandise, service, atmosphere, physical facilities, comfort, and location are generally accepted elements as store image. A considerable researches support that shopping can provide both hedonic and utilitarian value. Hedonic shopping value reflects the value received from fantasy and emotive aspects of shopping experience, while utilitarian shopping value reflects the acquisition of products. These two types of shopping value can affect shopping satisfaction. This study examines the relationships among stores images(store atmosphere, salespeople services, facilities, product assortment, and store location), shopping values(utilitarian shopping value and hedonic shopping value), and shopping satisfaction based on discount stores (E-Mart, Home plus, and Lotte Mart). The author hypothesized that five store image components affect shopping values, and these shopping values affect shopping satisfaction. The author focused on the roles of perceived retail crowding between these relationships. Specifically, the author hypothesized that perceived retailing crowding moderated the relationship between shopping values and shopping satisfaction. The author also hypothesized the direct effect of perceived retail crowding on shopping satisfaction. Finally, the author hypothesized that five store image components affect directly shopping satisfaction. Research model is presented in
. To test model and hypotheses, data were collected from 114 consumers located mid-size city in local area. The author employs PLS methodology (SmartPLS 2.0) to test hypotheses. Data analysis results indicate that among five store images salespeople services, and store location affect utilitarian shopping value. Store atmosphere, salespeople services, and store location affect hedonic shopping value. Two shopping values affect shopping satisfaction. Hedonic shopping value affect more shopping satisfaction than utilitarian shopping value. Data analysis results is presented in
. The author examines the moderating effects of perceived retail crowding between shopping values and shopping satisfaction. Results indicate that there are no moderating effects between shopping values and shopping satisfaction. Moderating effects of perceived retail crowding between utilitarian shopping value and shopping satisfaction are presented in
. Moderating effects of perceived retail crowding between hedonic shopping value and shopping satisfaction is presented in . The author examines the direct effect of perceived retail crowding on shopping satisfaction. Results are presented in
. The author analyzed the relationship between perceived retail crowding and shopping satisfaction using WarpPLS 3.0 which can analyze the non-linear relationship. Result indicates that perceived retail crowding affects directly shopping satisfaction and there is a non-linear relationship between them. Among five store image components, store atmosphere and salespeople services affect directly shopping satisfaction. The author describes about the managerial implications, limitations, and future research issues.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.27
no.1
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pp.230-242
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2015
The purpose of this study is to propose, firstly, the definition of marine health tourism and empirically to analyse the effect of benefit sought and brand equity on visit intention of destination as marine health tourism. This study utilizes the PLS-SEM method in order to measure the overall model fitness level and statistical significance of all paths in proposed research model. As a result of the analysis, benefit sought factor like nature has a highest positive effect on brand equity(image and perceived quality) and also, on visit intention via brand equity. Specially, this study measures the non-linear of all the paths and shows the statistical significance that the more high health factor as benefit sought is, the preference for quality brands is more steeply. In addition, the measurement of the moderating effect of gender variables shows that female is the most sensitive than male on the path from health benefit sought to brand quality among all the paths. However, the definition of marine health tourism in this study is proposed according to the characteristics of a particular area. In this vein, the definition is needed to generalize more through follow-up study.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1032-1032
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2001
Artificial Neural Network (ANN) calibration techniques have been used commercially for agricultural applications since the mid-nineties. Global models, based on transmission data from 850 to 1050 nm, are used routinely to measure protein and moisture in wheat and barley and also moisture in triticale, rye, and oats. These models are currently used commercially in approx. 15 countries throughout the world. Results concerning earlier European ANN models are being published elsewhere. Some of the findings from that study will be discussed here. ANN models have also been developed for coarsely ground samples of compound feed and feed ingredients, again measured in transmission mode from 850 to 1050 nm. The performance of models for pig- and poultry feed will be discussed briefly. These models were developed from a very large data set (more than 20,000 records), and cover a very broad range of finished products. The prediction curves are linear over the entire range for protein, fat moisture, fibre, and starch (measured only on poultry feed), and accuracy is in line with the performance of smaller models based on Partial Least Squares (PLS). A simple bias adjustment is sufficient for calibration transfer across instruments. Recently, we have investigated the possible use of ANN for a different type of NIR spectrometer, based on reflectance data from 1100 to 2500 nm. In one study, based on data for protein, fat, and moisture measured on unground compound feed samples, dedicated ANN models for specific product classes (cattle feed, pig feed, broiler feed, and layers feed) gave moderately better Standard Errors of Prediction (SEP) compared to modified PLS (MPLS). However, if the four product classes were combined into one general calibration model, the performance of the ANN model deteriorated only slightly compared to the class-specific models, while the SEP values for the MPLS predictions doubled. Brix value in molasses is a measure of sugar content. Even with a huge dataset, PLS models were not sufficiently accurate for commercial use. In contrast an ANN model based on the same data improved the accuracy considerably and straightened out non-linearity in the prediction plot. The work of Mr. David Funk (GIPSA, U. S. Department of Agriculture) who has studied the influence of various types of spectral distortions on ANN- and PLS models, thereby providing comparative information on the robustness of these models towards instrument differences, will be discussed. This study was based on data from different classes of North American wheat measured in transmission from 850 to 1050 nm. The distortions studied included the effect of absorbance offset pathlength variation, presence of stray light bandwidth, and wavelength stretch and offset (either individually or combined). It was shown that a global ANN model was much less sensitive to most perturbations than class-specific GIPSA PLS calibrations. It is concluded that ANN models based on large data sets offer substantial advantages over PLS models with respect to accuracy, range of materials that can be handled by a single calibration, stability, transferability, and sensitivity to perturbations.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1133-1133
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2001
Fruit sweetness, as indexed by total soluble solids (TSS), and fruit acidity are key factors in the description of the fruit eating quality. Our group has been using short wave NIR spectroscopy (SW-NIR; 700-1100 nm) in combination with chemometric methods (PLS and MLR) for the non-invasive determination of the fruit eating quality (1,2). In order to further improve calibration performance, we have investigated SW-NIR spectra of sucrose and D-glucose. In previous reports on the band assignment for these sugars in the 1100-2500 nm spectral region (3-7), it has been established that change in concentration, temperature and physical state of sugars reflects on the shape and position of the spectral bands in the whole NIR region(5-7). The effect of change in concentration and temperature of individual sugar solutions and sugar spiked Juice samples was analysed using combined spectroscopic (derivative, difference, 2D spectroscopy) and linear regression chemometric (PLS, MLR) techniques. The results have been compared with the spectral data of a range of fruit types, varying in TSS content and temperature. In the 800-950 nm spectral region, the B-coefficients for apples, peaches and nectarines resemble those generated in a calibration of pure sucrose in water (Fig. 1). As expected, these fruits exhibit better calibration and prediction results than those in which the B-coefficients were poorly related to those for sugar.(Figure omitted).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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