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dc.contributor.advisorFerrão, Marco Flôrespt_BR
dc.contributor.authorHansen, Lucaspt_BR
dc.date.accessioned2019-06-22T02:35:09Zpt_BR
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/196120pt_BR
dc.description.abstractO leite é um dos alimentos mais amplamente consumidos no mundo, tendo sua produção global sido de 723 milhões de toneladas na segunda metade da década passada. Porém, para aumentar a rentabilidade com a venda do produto, alguns atores na sua cadeia de produção podem adulterá-lo, alterando sua composição química e consequentemente diminuindo a qualidade nutricional do leite. Dessa maneira, a qualidade desse alimento é avaliada através dos resultados de análises físico-químicas como extrato seco total, nitrogênio total pelo método Kjeldahl (proteínas), cinzas, acidez, gordura, açúcares redutores totais em lactose, depressão do ponto de congelamento (crioscopia) e densidade relativa. No presente trabalho, foi utilizada a Análise de Componentes Principais (PCA) e métodos supervisionados (PLS-DA, SIMCA, kNN, SVM, KSOMs e CART) para a análise exploratória de dados físico-químicos dessas amostras e classificação das mesmas como conformes ou não conformes aos padrões estabelecidos no Regulamento brasileiro de Inspeção Industrial e Sanitária de Produtos de Origem Animal. Os resultados de classificação para o conjunto de teste relativos à taxa de acerto variaram de 72 a 98%, à especificidade para as amostras não-conformes variaram de 76 a 100% e aqueles relativos à sensibilidade para as amostras não-conformes variaram entre 67 e 97%. O método que demostrou melhor desempenho de classificação entre todos os métodos testados, levando em consideração as figuras de mérito avaliadas e o número de amostras não-classificadas, foi o PLS-DA. O PCA mostrou que todos os parâmetros legais utilizados para aferir a qualidade do leite cru são pertinentes de serem analisados, porém apontou possíveis deficiências na legislação brasileira no que tange ao estabelecimento de parâmetros para a qualidade do leite cru, o que foi corroborado pelo diagrama CART resultante.pt
dc.description.abstractMilk is one the most widely consumed foods in the world, with an average annual production of 723 million tons in the second half of the past decade. However, to increase milk’s profitability, some actors in the dairy chain may adulterate it, altering its chemical composition and reducing the nutritional value of this food. The quality of milk is therefore assessed through chemical and physical analyses such as total solids, total Kjeldahl nitrogen, ash, acidity, fat, reducing sugars, depression of freezing point and relative density. In this work, we have used Principal Components Analysis (PCA) and supervised methods (PLS-DA, SIMCA, kNN, SVM, KSOMs and CART) to explore physicochemical data from milk and to classify and discriminate between samples that were compliant or not to the parameters set in the Brazilian Regulation for the Inspection of Animal Products. Classification results for the test set regarding non-error rate ranged between 72 and 98%, and those regarding specificity towards noncompliant samples ranged from 76 to 100%. Finally, results regarding sensitivity towards noncompliant samples ranged from 67 to 97%, with PLS-DA as the method that presented the best classification performance among all the tested methods, when the evaluated figures of merit and number of non-assigned samples are taken into account. PCA confirmed the pertinence of the parameters set in Brazilian regulation in assessing the quality of raw milk, however pointed towards possible deficiencies in Brazilian regulations regarding the establishment of parameters for the quality of raw milk, an observation corroborated by the resulting CART diagram.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectAnálise do leitept_BR
dc.subjectFísico-químicapt_BR
dc.subjectAnálise exploratóriapt_BR
dc.subjectQualidade do leitept_BR
dc.titleAnálise de dados físico-químicos de amostras de leite cru do Sul do Brasil utilizando métodos multivariados exploratórios e classificatóriospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001093915pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Químicapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Químicapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2019pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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