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El objetivo de este trabajo es identificar la adulteración de gelatina comestible utilizando la espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR) combinada con métodos de reconocimiento de patrones supervisados. Los datos espectrales obtenidos de un total de 144 muestras que consisten en seis tipos de geles de gelatina adulterada con diferentes proporciones de mezcla fueron procesados con corrección de dispersión multiplicativa (MSC), suavizado de SavitzkyGolay (SG) y normalización min-max. Se realizó primero un análisis de componentes principales (PCA) para el análisis espectral, mientras que las seis categorías de gelatina no pudieron distinguirse claramente. Además, se introdujeron análisis discriminante lineal (LDA), modelado independiente suave de analogía de clase (SIMCA), red neuronal de retropropagación (BPNN) y máquina de vectores de soporte (SVM) para establecer modelos de discriminación para identificar los geles de gelatina adulterados, que dieron una tasa total de reconocimiento correcto del 97.44%, 100%, 97.44% y 100%, respectivamente. Para el modelo SIMCA con nivel de significancia = 0.05, apareció superposición de agrupaciones de muestras; por lo tanto, el modelo SVM presenta la mejor capacidad de reconocimiento entre estos cuatro modelos de discriminación para la clasificación de la adulteración de gelatina comestible. Los resultados demuestran que la espectroscopía NIR combinada con métodos de reconocimiento de patrones no supervisados pueden identificar de manera rápida y precisa la gelatina comestible con diferentes niveles de adulteración, proporcionando una nueva posibilidad para la detección de gelatina industrial añadida ilegalmente a productos alimenticios.
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