Resumen

Se investigó el potencial de utilizar la espectroscopia de transmitancia de infrarrojo medio combinada con un algoritmo de reconocimiento de patrones para identificar la variedad de café. Se estudiaron cuatro variedades de café en China, incluyendo café Arábica Typica de la provincia de Yunnan, café Arábica Catimor de la provincia de Yunnan, café Robusta Fushan de la provincia de Hainan y café Robusta Xinglong de la provincia de Hainan. Se aplicaron diez métodos de reconocimiento de patrones diferentes en los números de onda óptimos seleccionados por las cargas de análisis de componentes principales. Estos métodos fueron clasificados como métodos altamente efectivos (modelado independiente suave de analogía de clase, máquina de vectores de soporte, red neuronal de retropropagación, red neuronal de función de base radial, máquina de aprendizaje extremo y máquina de vector de relevancia), métodos de efectividad media (análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales, vecinos más cercanos y bosque aleatorio) y métodos de baja efectividad (clasificador bayesiano ingenuo) según la precisión de clasificación para la identificación de la variedad de café.

• 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