Análisis de calidad del vino por medio de técnicas de inteligencia artificial
Resumen: El objetivo de este trabajo es establecer por medio de técnicas de inteligencia artificial las variables más influyentes en la calidad sensorial del vino. Se analiza una variable dependiente (calidad) y 10 variables independientes: acidez volátil, ácido cítrico, azúcar residual, cloruros, d...
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| Autores principales: | , , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642021000100017 |
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| Sumario: | Resumen: El objetivo de este trabajo es establecer por medio de técnicas de inteligencia artificial las variables más influyentes en la calidad sensorial del vino. Se analiza una variable dependiente (calidad) y 10 variables independientes: acidez volátil, ácido cítrico, azúcar residual, cloruros, dióxido de azufre libre, dióxido de azufre total, densidad, pH, sulfatos, y alcohol. Se obtuvieron 300 registros de una base de datos y se seleccionaron estadísticamente las variables influyentes en un archivo. Este archivo es analizado con el algoritmo J48 (plataforma Weka) mediante un entrenamiento por medio de una validación cruzada. Los resultados muestran que, con una efectividad superior al 95%, las variables más influyentes en la calidad del vino son: alcohol, pH, sulfatos, ácido cítrico y la relación alcohol y sulfatos. Se concluye que el control de estas 4 variables es suficiente para mejorar la calidad del vino. No obstante, es necesario ampliar estos estudios a un espectro muestral más amplio. |
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