Resumen

En este trabajo se proponen métodos bayesianos para la estimación de la forma del ñame chino (Dioscorea opposita) utilizando algunos diámetros clave del ñame. La predicción de la forma del ñame es aplicable para determinar las posiciones óptimas de corte de un ñame para producir semillas de ñame. Nuestro método bayesiano, que es una combinación de un modelo de estimación bayesiano y un modelo predictivo, permite un procesamiento automático, rápido y de bajo coste del ñame. Tras la construcción de los modelos propuestos utilizando un conjunto de datos de muestra en Japón, los modelos proporcionan una predicción de la forma completa del ñame basada en sólo unos pocos diámetros clave. El método bayesiano obtuvo buenos resultados en la predicción de la forma en términos de minimizar el error cuadrático medio entre la forma medida y la predicción. En particular, un método de regresión múltiple con diámetros de llave en dos posiciones fijas alcanzó el mayor rendimiento para la predicción de la forma. Hemos desarrollado máquinas de procesamiento de ñame automáticas, rápidas y de bajo coste, basadas en el modelo de estimación bayesiano y en el modelo de predicción. El desarrollo de estos enfoques de predicción de la forma, incluido nuestro método bayesiano, puede ser una valiosa ayuda para reducir el coste y el tiempo en el procesamiento de alimentos.

• Materias:Trigo - Calidad Arroz Arroz - Cultivo Métodos de cultivos Irradiación gama Apicultura
• Subjects:Wheat - Quality Rice Rice - Harvesting Crop methods Gamma irradiation Beekeeping
• Palabras claves:métodos bayesianos, diámetro de la llave, modelo de estimación bayesiana, predicción de la forma, predicción del ñame, modelo predictivo, error medio cuadrático, procesamiento del ñame, enfoque de predicción de la forma, posición de corte óptima
• Keywords:bayesian methods, key diameter, bayesian estimation model, shape prediction, prediction of yam, predictive model, means squared error, processing of yam, shape prediction approach, optimal cutoff position