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En este artículo se sometieron los espectros de infrarrojo cercano (NIR) de muestras de manzana a análisis de componentes principales (PCA) y al algoritmo de proyecciones sucesivas (SPA) para llevar a cabo la selección de variables. Se aplicaron tres métodos de reconocimiento de patrones, red neuronal de retropropagación (BPNN), máquina de vectores de soporte (SVM) y máquina de aprendizaje extremo (ELM), para establecer modelos que distingan manzanas de diferentes variedades y orígenes geográficos. Los resultados experimentales muestran que los modelos ELM tuvieron un mejor desempeño en la identificación de la variedad y el origen geográfico de las manzanas que los demás. Especialmente, el modelo SPA-ELM logró una precisión de identificación del 98.33% en el conjunto de calibración y del 96.67% en el conjunto de predicción. Este estudio sugiere que es factible identificar la variedad de manzana y la región de cultivo utilizando espectroscopia NIR.
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