Consecución de modelos robustos en una aplicación NIRS industrial mediante MSPC sobre espacios PLS

Moya Gonzalez, Adolfo and Barreiro Elorza, Pilar and Diezma Iglesias, Belen and Ortiz-Cañavate Puig-Mauri, Jaime (2011). Consecución de modelos robustos en una aplicación NIRS industrial mediante MSPC sobre espacios PLS. In: "VI Congreso Ibérico de AgroIngeniería", 05/09/2011 - 07/09/2011, Évora, Portugal.

Description

Title: Consecución de modelos robustos en una aplicación NIRS industrial mediante MSPC sobre espacios PLS
Author/s:
  • Moya Gonzalez, Adolfo
  • Barreiro Elorza, Pilar
  • Diezma Iglesias, Belen
  • Ortiz-Cañavate Puig-Mauri, Jaime
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: VI Congreso Ibérico de AgroIngeniería
Event Dates: 05/09/2011 - 07/09/2011
Event Location: Évora, Portugal
Title of Book: Actas del VI Congreso Ibérico de AgroIngeniería
Date: 2011
Subjects:
Freetext Keywords: robustez, espectroscopía NIR, cebolla, clasificación, variable latente
Faculty: E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación]
Department: Ingeniería Rural [hasta 2014]
UPM's Research Group: LPF-TAGRALIA
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El presente trabajo presenta los resultados obtenidos mediante la aplicación de modelos PLS a una base de datos de espectros NIR de cebolla obtenidos de una aplicación en línea implementada en la industria. Especialmente se centra en los efectos de la selección de individuos basada en estadísticos multivariantes (T2 de Hotelling) calculados a partir de los modelos y en el pre-procesado de los espectros para la corrección de las fuentes de variación no deseadas. Los resultados obtenidos muestran cómo la selección de individuos en cuanto a sus valores de T 2 , combinada con el pre-procesado de los espectros, permite general un modelo PLS más estable debido al menor número de variables latentes implicadas. El mencionado modelo presenta errores típicos de estimación similares al resto de los modelos estudiados, tanto para los datos empleados en la calibración, como en la validación. Sin embargo sí se produce una mejora en el coeficiente de determinación cuando el modelo es validado frente a nuevos datos no empleados en su generación. Nuevas técnicas para alcanzar un mejor conocimiento de las fuentes de variación implicadas deberán ser aplicadas

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Item ID: 9038
DC Identifier: http://oa.upm.es/9038/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:9038
Official URL: http://www.ageng2011.uevora.pt/index%20es.html
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 29 Sep 2011 11:47
Last Modified: 20 Apr 2016 17:37
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