Redes neurais artificiais: nova abordagem para identificação da qualidade da bebida do café arábica utilizando-se resultados de análises químicas / Artificial neural network: new approach for identification of the quality of drinking coffee arabic using chemical analysis results

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

Este trabalho foi realizado com o objetivo de avaliar a utilização de rede neural artificial para correlacionar os valores resultantes da análise sensorial com os das análises químicas de amostras de café, com vistas à classificação da bebida de café. As amostras de café utilizadas são referentes ao café Coffea arabica L., cultivares Acaiá do Cerrado, Topázio, Catuaí vermelho 99, Acaiá 474-19 e Bourbon, coletadas na região Sul do Estado de Minas Gerais, com processamento pós-colheita controlado. As análises químicas utilizadas foram de açúcar não redutor, açúcar redutor, acidez titulável total, condutividade elétrica, lixiviação de potássio e polifenóis. A qualidade da bebida do café foi avaliada pela análise sensorial. A regressão linear múltipla dos valores de análise sensorial em função dos valores das análises químicas teve coeficiente de determinação igual a 0,6681, enquanto o método de rede neural artificial empregado obteve um nível de acerto na classificação dos valores da análise sensorial em torno de 85%. A rede neural artificial obtida foi testada com amostras de café coletadas em propriedades da mesma região, com processamento pós-colheita sem controle, obtendo acerto de 75% na classificação da bebida. O resultado obtido é indicador de que o método de rede neural artificial é uma ferramenta adequada para correlacionar os valores resultantes da análise sensorial com os das análises químicas.

ASSUNTO(S)

rede neural artificial qualidade do café classificação energizacao rural artificial neural network quality of coffee classification

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