Determination of the influence of the variation of reducing and non-reducing sugars on coffee quality with use of artificial neural network.

• Autor(a) principal: Messias, José A. T.
• Data de Publicação: 2012
• Outros Autores: Melo, Evandro de Castro, Lacerda Filho, Adílio Flauzino, Braga, José Luís, Cecon, Paulo Roberto
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFOP
• Texto Completo: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/5752; http://dx.doi.org/10.1590/S0100-69162012000200015
• topic: Coffee quality; Chemical analysis; Classification; Computer systems

Este trabalho teve como objetivo avaliar a utilização de Rede Neural Artificial para correlacionar os valores resultantes de análises químicas de amostras de café com os valores de sua análise sensorial. As amostras de café utilizadas foram referentes ao café Coffea arabica L., cultivar Acaiá do Cerrado, Topázio, Acaiá 474-19 e Bourbon, coletados na região sul de Minas Gerais. As análises químicas foram de açúcar não redutor e açúcar redutor, sendo a qualidade da bebida avaliada pela análise sensorial. O método de Rede Neural Artificial utilizou os valores das análises químicas como variáveis de entrada e os valores da análise sensorial como valores de saída. A regressão linear múltipla dos valores de análise sensorial, em função dos valores das análises químicas, teve coeficiente de determinação de 0,3106, enquanto o método de Rede Neural Artificial empregado obteve um nível de acerto na classificação dos valores da análise sensorial de 80,00%.