Evaluación de precisión de red neuronal y espectroscopia NIR en predicción de calidad de taza de Coffea arabica

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dc.contributor.advisorCastro Silupu, Wilson Manuel
dc.contributor.authorJuarez Calderon, Luis Alberto
dc.date.accessioned2024-04-23T18:00:31Z
dc.date.available2024-04-23T18:00:31Z
dc.date.embargoEnd2024-04-23
dc.date.issued2024-04-23
dc.description.abstracttiende a ser subjetiva, costosa y destructiva. La espectroscopia de infrarrojo cercano (Near Infrared – NIR) junto a redes neuronales ofrece una alternativa prometedora. Esta combinación permite una evaluación objetiva y eficiente, potencialmente transformando la industria cafetalera. Esta investigación tuvo como finalidad evaluar la precisión de una red neuronal acoplada a espectroscopia NIR en la predicción de calidad de taza de café. Se recepcionaron muestras de café tostado-molido, previamente catados por el método de la Specialty Coffe Association of America (SCAA). Luego, se evaluaron las muestras con un espectrómetro entre 1100-2100 nm de longitud de onda. La data fue analizada con cuatro pretratamientos y combinaciones para evaluar su efecto. La estructura de la red neuronal fue de Long-Short Term Memory (LSTM), que permite analizar principalmente secuencias de datos. Además, se utilizaron métodos de reducción de variables para optimizar los modelos utilizados. Los resultados indican alta variabilidad, principalmente al utilizar diferentes pretratamientos con respecto a las métricas de rendimiento. El modelo LSTM optimizado fue el que obtuvo el mejor rendimiento, pretratado con SNV-SG: 0.95658, 1.2932 y 3.271, para R2, RMSE y RPD, respectivamente. Las redes neuronales LSTM acopladas a Espectroscopia NIR demostraron resultados satisfactorios para predecir calidad de taza de café, siendo una alternativa notable para los métodos tradicionales de catación de café.
dc.description.uriTesis
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositorio.unf.edu.pe/handle/123456789/320
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Frontera
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceUNIVERSIDAD NACIONAL DE FRONTERA
dc.subjectDeep learning
dc.subjectRedes neuronales
dc.subjectLong-Short Term Memory
dc.subjectEspectroscopia NIR
dc.subjectPretratamientos espectrales
dc.subjectCalidad de taza de café
dc.subjectCatación
dc.subjectPredicción
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.01
dc.titleEvaluación de precisión de red neuronal y espectroscopia NIR en predicción de calidad de taza de Coffea arabica
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni40322327
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7286-1262
renati.author.dni75979711
renati.discipline721046
renati.jurorNúñez Alejos, Luis Alberto
renati.jurorEspinoza Delgado, Milagros del Pilar
renati.jurorZapata Mendoza, Prospero Cristhian Onofre
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería de Industrias Alimentarias
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Frontera. Facultad de Ingeniería de Industrias Alimentarias y Biotecnología
thesis.degree.levelTitulo Profesional
thesis.degree.nameIngeniero de Industrias Alimentarias

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