Métodos Multivariados Basados en Medición Suave para la Evaluación de la Calidad del Vino
Autores: Yin, Shen; Liu, Lei; Gao, Xin; Karimi, Hamid Reza
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi Publishing Corporation
Año: 2014
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Matemáticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
La medición suave es una tecnología de la industria nueva, en desarrollo y prometedora que se ha utilizado ampliamente en la industria en la actualidad. Esta tecnología juega un papel significativo especialmente en casos donde algunas variables clave son difíciles de medir mediante métodos de medición tradicionales. En este documento, se evalúa la calidad del vino dadas las variables fisicoquímicas del vino según métodos multivariados basados en la medición suave. Los métodos multivariados utilizados en este documento incluyen regresión por mínimos cuadrados ordinarios (OLSR), regresión de componentes principales (PCR), regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR) y regresión por mínimos cuadrados parciales modificados (MPLSR). Al comparar el rendimiento de los cuatro métodos, el modelo de predicción MPLSR muestra resultados superiores a los demás. En general, para determinar la calidad del vino, se contratan catadores experimentados para degustar el vino y tomar una decisión. Sin embargo, dado que los índices fisico
Descripción
La medición suave es una tecnología de la industria nueva, en desarrollo y prometedora que se ha utilizado ampliamente en la industria en la actualidad. Esta tecnología juega un papel significativo especialmente en casos donde algunas variables clave son difíciles de medir mediante métodos de medición tradicionales. En este documento, se evalúa la calidad del vino dadas las variables fisicoquímicas del vino según métodos multivariados basados en la medición suave. Los métodos multivariados utilizados en este documento incluyen regresión por mínimos cuadrados ordinarios (OLSR), regresión de componentes principales (PCR), regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR) y regresión por mínimos cuadrados parciales modificados (MPLSR). Al comparar el rendimiento de los cuatro métodos, el modelo de predicción MPLSR muestra resultados superiores a los demás. En general, para determinar la calidad del vino, se contratan catadores experimentados para degustar el vino y tomar una decisión. Sin embargo, dado que los índices fisico