Resumen

Se investig el potencial del uso de la espectroscopia de transmitancia del infrarrojo medio combinada con un algoritmo de reconocimiento de patrones para identificar la variedad de caf. Se estudiaron cuatro variedades de caf de China, entre ellas el caf Typica Arabica de la provincia de Yunnan, el caf Catimor Arabica de la provincia de Yunnan, el caf Fushan Robusta de la provincia de Hainan y el caf Xinglong Robusta de la provincia de Hainan. Se aplicaron diez mtodos diferentes de reconocimiento de patrones a los nmeros de onda ptimos seleccionados por las cargas del anlisis de componentes principales. Estos mtodos se clasificaron como mtodos de alta eficacia (modelizacin suave independiente de la analoga de clases, mquina de vectores de apoyo, red neuronal de propagacin hacia atrs, red neuronal de funcin de base radial, mquina de aprendizaje extremo y mquina de vectores de relevancia), mtodos de eficacia media (anlisis de discriminacin por mnimos cuadrados parciales, vecinos ms cercanos y bosque aleatorio) y mtodos de baja eficacia (clasificador Naive Bayes) segn la precisin de la clasificacin para la identificacin de la variedad de caf.

• Materias:Espectroscopia Nanocompuestos Oxidación electrolítica Espectrometría de masas Parámetros cinéticos
• Subjects:Spectroscopy Nanocomposites Electrolytic oxidation Mass spectrometry Kinetic parameters
• Palabras claves:Variedad de café; Espectroscopia de transmitancia en el infrarrojo medio; Algoritmo de reconocimiento de patrones; China; Análisis de componentes principales; Precisión de la clasificación
• Keywords:Coffee variety; Mid-infrared transmittance spectroscopy; Pattern recognition algorithm; China; Principal component analysis; Classification accuracy