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Sistema Adaptativo de Inferencias Difusas para la Caracterización de la Calidad Sensorial de Aceitunas Negras Naturales
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85061424925
SciELO S0718-07642018000600067
DOI
Año 2018
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Resumen El objetivo del trabajo es aplicar la lógica difusa en la evaluación sensorial de aceitunas negras naturales, mediante un modelo que vincule la valoración de jueces sobre el color, textura y sabor, con la calidad sensorial del alimento. Se realizaron pruebas de diagnóstico por atributos y valoración general con 30 jueces. El modelo se desarrolló mediante un sistema adaptativo de inferencias difusas, ANFIS. Como entrada se tomó la calificación de los jueces sobre cada atributo y como salida, el valor asignado en la aceptación general. Se definió la ponderación de los atributos evaluados sobre el perfil general de la muestra, determinando tres funciones de membresía de campana generalizada. La red creada demostró desempeño aceptable, aún con un reducido número de neuronas empleados para su desarrollo.

Revista



Revista ISSN
Información Tecnológica 0718-0764

Disciplinas de Investigación



WOS
Engineering, Multidisciplinary
Scopus
Computer Science Applications
Industrial And Manufacturing Engineering
Food Science
Strategy And Management
Energy (All)
Geotechnical Engineering And Engineering Geology
SciELO
Engineering

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
Álvarez, Dolores M. E. Mujer Universidad Tecnológica Nacional - Argentina
Facultad Regional Córdoba - UTN - Argentina
Modesti, Mario R. Hombre Universidad Tecnológica Nacional - Argentina
Universidad Nacional de Córdoba - Argentina
1 Alvarez, Dolores M.E. Mujer Facultad Regional Córdoba - UTN - Argentina

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Financiamiento



Fuente
Sin Información

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Agradecimientos



Agradecimiento
Sin Información

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