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portada Estudio Comparativo de Modelos de Prediccion de Propiedades de Frutos: Empleo de Tecnicas de Analisis Multivariado Para Estudiar el Comportamiento de Propiedades que Definen la Calidad
Formato
Libro Físico
Encuadernación
Tapa Blanda
ISBN13
9786202105873

Estudio Comparativo de Modelos de Prediccion de Propiedades de Frutos: Empleo de Tecnicas de Analisis Multivariado Para Estudiar el Comportamiento de Propiedades que Definen la Calidad

Lazara Rangel; Annia Garcia (Autor) · · Tapa Blanda

Estudio Comparativo de Modelos de Prediccion de Propiedades de Frutos: Empleo de Tecnicas de Analisis Multivariado Para Estudiar el Comportamiento de Propiedades que Definen la Calidad - Lazara Rangel; Annia Garcia

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Reseña del libro "Estudio Comparativo de Modelos de Prediccion de Propiedades de Frutos: Empleo de Tecnicas de Analisis Multivariado Para Estudiar el Comportamiento de Propiedades que Definen la Calidad"

Las técnicas de análisis multivariables representan una novedosa alternativa que se complementa con la utilización de tecnologías no destructivas aplicadas durante el monitoreo de las propiedades de calidad de frutas, vegetales y el suelo. La investigación a partir de trabajos realizados previamente se enfoca en comparar y determinar la exactitud de los modelos de predicción para algunas de las propiedades principales que definen la calidad del suelo, frutas y vegetales utilizando para ello las técnicas multivariables PLS y PCR. Para ello se realizó un análisis de los resultados obtenidos en trabajos que conciernen a esta temática los cuales poseen cierto reconocimiento internacional. Para obtener los modelos de predicción para SSC, pH, Fuerza de resistencia a la compresión (Fc) y al pinchazo (F) y Nitrógeno en suelo (80 tomates, 200 mandarinas y 165 muestras de suelo), los valores reales del contenido de cada propiedad obtenidos a partir de las técnicas tradicionales fueron relacionados con los datos obtenidos utilizando la técnica de espectroscopia a través del software especializado UNSCRAMBLER 8.0 utilizando las técnicas de Regresión de los Componentes Principales (PCR)

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