1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Veracruz
4. Instituto Tecnológico de Orizaba
5. Tesis de Posgrado
6. Tesis de doctorado
7. Doctorado en Ciencias de la Ingeniería

Título:	PREDICCION DE LA CALIDAD DEL CAFE Y SUS PROPIEDADES SENSORIALES UTILIZANDO ANALISIS ESPECTROSCOPICOS Y FISICOS DEL CAFE A TRAVES DE METODOLOGIAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Autor:	GONZALEZ SANCHEZ, BLANCA E.
metadata.dc.subject.other:	Café verde, Espectroscopia, Perfil Sensorial, Inteligencia Artificial
Data:	2024-03-15
Editora:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Orizaba
Descrição:	El presente trabajo doctoral se enfoca en la determinación de las propiedades sensoriales del café verde mediante el análisis de sus variables físicas, deformaciones de los granos y datos de espectroscopia NIR. La primera contribución destacada se centra en el estudio de las características físicas y los defectos del café verde que influyen en sus notas sensoriales, utilizando modelos de Machine Learning. Los resultados muestran la posibilidad de comprender cómo las variables físicas y las deformaciones de los granos impactan en dichas notas. Se llevó a cabo un análisis detallado para estimar un perfil sensorial preciso del café verde, considerando su variedad, tipo y defectos en grano. La segunda contribución se basa en los estudios de espectroscopia NIR en granos de café verde para determinar las notas sensoriales mediante aprendizaje profundo. Esto permitió identificar la relación entre ciertas combinaciones de estructuras orgánicas del café verde y sus notas sensoriales en aroma, fragancia, sabor y resabio. En ambos casos, se emplearon modelos de inteligencia artificial, incluyendo Machine Learning y Deep Learning, para determinar las variables clave y desarrollar sistemas inteligentes capaces de predecir las notas sensoriales del café utilizando tanto información física como datos de espectroscopia NIR.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Aparece nas colecções:	Doctorado en Ciencias de la Ingeniería

Este registo está protegido por copyright original. Ver licença

Este registo está protegido por Licença Creative Commons