in which CA is the actual component

in which CA is the actual component content, C the concentration found from Raman data analysis and n is the number of samples. The predicted residual sum of squares (PRESS) was calculated to select an optimal number of factors for partial least squares (PLS) models.

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其中CA是实际成分含量，C是从拉曼数据分析中找到的浓度，n是样品数。计算预测的残差平方和（PRESS），以为偏最小二乘（PLS）模型选择最佳因子数量。

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其中CA是实际的分量，C从拉曼数据分析中发现的浓度为n，是样本数。计算了预测的平方剩余和（PRESS）以选择部分最小最小平方（PLS）模型的最佳因子数。

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其中CA为实际组分含量，C为拉曼数据分析得到的浓度，n为样品数。计算预测残差平方和（PRESS），为偏最小二乘（PLS）模型选择最佳因子数。<br>

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