Detección de adulteración por aguados en leche cruda mediante espectroscopía de infrarrojo medio para el cantón Cuenca

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Posgrados, 2013Description: 32 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG -T09714
Online resources: Dissertation note: Magíster en Gestión de la Calidad y Seguridad Alimentaria Abstract: El presente estudio tiene como objetivo detectar la presencia de adulterantes (agua y sueros fisiológicos) en la leche natural mediante Espectroscopía de infrarrojo FT-MIR-ATR. Para el efecto se utilizaron 24 fuentes de leche natural, las cuales fueron sometidas a adulteraciones conocidas a nivel de laboratorio, generando 98 muestras. Se obtuvieron los espectros FT-MIR-ATR en la región de 750 a 1800 cm-1. Para la discriminación entre la leche natural y la leche adulterada se utilizó el método de clasificación KNN en combinación con el método de algoritmos genéticos. Este modelo fue evaluado mediante una validación externa. Las longitudes de onda seleccionadas y los pre-tratamientos de los datos investigados son reportados en este estudio. Los resultados demuestran que FT-MIR-ATR puede ser utilizado para detectar agua y sueros fisiológicos en muestras de leche natural.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG -T09714 (Browse shelf(Opens below)) Available T09714

Magíster en Gestión de la Calidad y Seguridad Alimentaria

El presente estudio tiene como objetivo detectar la presencia de adulterantes (agua y sueros fisiológicos) en la leche natural mediante Espectroscopía de infrarrojo FT-MIR-ATR. Para el efecto se utilizaron 24 fuentes de leche natural, las cuales fueron sometidas a adulteraciones conocidas a nivel de laboratorio, generando 98 muestras. Se obtuvieron los espectros FT-MIR-ATR en la región de 750 a 1800 cm-1. Para la discriminación entre la leche natural y la leche adulterada se utilizó el método de clasificación KNN en combinación con el método de algoritmos genéticos. Este modelo fue evaluado mediante una validación externa. Las longitudes de onda seleccionadas y los pre-tratamientos de los datos investigados son reportados en este estudio. Los resultados demuestran que FT-MIR-ATR puede ser utilizado para detectar agua y sueros fisiológicos en muestras de leche natural.

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