Non-Destructive Prediction of Moisture and Fat Content in Cocoa Beans Using Near-Infrared Spectroscopy and Multivariate Regression Models
Notice bibliographique
Résumé
Presented paper aimed to apply the near infrared spectroscopy (NIRS) for rapid, nondestructive and simultaneous prediction of moisture and fat content on intact cocoa beans.Near infrared spectral data were acquired using a portable NIRS instrument (PSD NIRS i16, Universitas Syiah Kuala) in the wavelength range of 1000-2500 nm.Actual moisture and fat contents were measured and determined by means of thermo-gravimetry and soxhlet methods respectively.Spectral data were enhanced and corrected using standard normal variate (SNV) and de-trending order 2 (Dt-2) methods.Prediction models, used to determine the moisture and fat contents were established using partial least square regression (PLSR) and principal component regression (PCR).The results showed that moisture content and fat content can be predicted non-destructively and simultaneously using NIRS with maximum prediction index (RPD) are 2.16 for moisture content and 2.39 for fat content respectively which can be categorized as good model performances.Moreover, SNV found to be the ebst spectra correction method in predicting both moisture and fat contents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».