Resumen:
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[ES] Este trabajo tiene como objeto explicar la pastosidad que presentan los jamones. La pastosidad es una característica de baja calidad que es medida a partir de personas especializadas con criterios gustativos y texturales, ...[+]
[ES] Este trabajo tiene como objeto explicar la pastosidad que presentan los jamones. La pastosidad es una característica de baja calidad que es medida a partir de personas especializadas con criterios gustativos y texturales, por medio de ensayos destructivos y no destructivos, los cuales dan lugar a estructuras N-dimensionales de diferente naturaleza.
El presente trabajo, a partir de datos proporcionados por el departamento de Tecnología de los Alimentos de la Universidad Politécnica de Valencia y por medio de métodos multivariantes se pretenderá predecir, clasificar y explicar la pastosidad presente en los jamones de las muestras para futuros lotes.
Las técnicas se basarán en modelos estadísticos multivariantes basados en estructuras latentes, así como también en métodos del campo de la minería de datos. La diferente naturaleza de las estructuras de datos hace necesario la aplicación de diferentes técnicas de preprocesado de los mismos, por lo que se evaluarán métodos típicos de autoescalado y escalado por bloques.
Finalmente, el trabajo presentará los resultados proporcionados por los distintos métodos evaluados, realizando una comparación de los mismos.
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[EN] This work aims to explain the pastiness of hams. Pasture is a characteristic of low quality that is measured from specialized people with gustatory and textural criteria, through destructive and non-destructive tests, ...[+]
[EN] This work aims to explain the pastiness of hams. Pasture is a characteristic of low quality that is measured from specialized people with gustatory and textural criteria, through destructive and non-destructive tests, which give rise to N-dimensional structures of different nature.
The present work, based on data provided by the Department of Food Technology of the Polytechnic University of Valencia and by means of multivariate methods, is intended to predict, classify and explain the pastiness present in the hams of the samples for future batches.
The techniques will be based on multivariate statistical models based on latent structures, as well as methods of the data mining field. The different nature of the data structures makes it necessary to apply different preprocessing techniques, so typical methods of autoscaling and block scaling will be evaluated.
Finally, the work will present the results provided by the different methods evaluated, making a comparison of them.
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