Neumann L. G., Ferrão M. F., Konzen P. H. A., Furtado J. C., Morgano M. A., Bragagnolo N., Ferreira M. M. C., "Determinação de Açucares Totais em Café Cru Empregando Algoritmos Genéticos e Espectroscopia no Infravermelho" ["Determination of total carbohydrates in green coffee by using genetic algorithm and infrared spectroscopy"]. Santa Cruz do Sul, RS, 21-23/10/2003: IX Seminário de Iniciação Científica e VIII Jornada de Ensino, Pesquisa e Extensão da UNISC: Emprego e Trabalho na Sociedade Contemporânea [IX Seminary of Scientific Initiation and VIII Workshop of Education, Research and Short Courses at UNISC: Job and Work in Contemporary Society], Livro de Resumos [Book of Abstracts], (2003). Poster.

Português

Ciências Exatas, da Terra e Engenharias

DETERMINAÇÃO  DE  AÇÚCARES  TOTAIS  EM  CAFÉ  CRU  EMPREGANDO  ALGORITMOS  GENÉTICOS  E
ESPECTROSCOPIA NO INFRAVERMELHO. Luiz Gustavo Neumann (Bolsista), Marco F. Ferrão (Orientador), Pedro
Henrique  A.  Konzen  (IC),  João Carlos Furtado ( PQ),  Marcelo Antonio Morgano  (PQ),   Neura Bragagnolo  (PQ)  e
Márcia  M.  C.  Ferreira  (PQ)  (Depto. de Química e Física,  Depto.  de  Eng.,  Arq. e  Ciências  Agrárias  e   Depto. de
Informática - UNISC,  Instituto de Química - UNICAMP,  Faculdade  de  Eng.  Alimentos UNICAMP,  ITAL - Campinas).

Neste trabalho o  teor de açúcares totais  de  amostras  de  café cru moído,  determinado  inicialmente pelo  método  de
Munson-Walker  (AOAC),  foi  modelado  empregando  os  espectros  de  reflexão  no  infravermelho  próximo  (NIRR)
juntamente  com  a  técnica   de  regressão  por  mínimos  quadrados   parciais   (PLS)  e  otimização  com  algoritmos
genéticos  (AG).   Os   espectros   no   infravermelho   foram  coletados   em   um   espectrofotômetro  BOMEM  DA-08.
Modelos de calibração,  em  ambiente  MATLAB,  foram  obtidos e validados com as amostras  de café que não foram
utilizadas  na  construção  dos  mesmos.   Para  a  otimização dos  modelos  foi  empregada  uma  rotina  do algoritmo
genético  desenvolvido em ambiente MATLAB . Na execução da  rotina do  AG  foram empregados  50 cromossomos,
crossover   em   apenas  um   ponto   do  cromossomo,  5%   de   mutação  e  500  iterações.  Os  melhores   modelos
apresentaram   erro   padrão  de   validação  (SEV)  de   0,232%  e  0,117%,  empregando  7  e  11  variáveis  latentes,
respectivamente, e coeficientes de  correlação  de  0,964  e  0,996.  Embora  o  modelo  não  otimizado  (com todas as
freqüencias) apresente R2  igual  a  0,998  e  SEC  de  0,054%,  o  valor  de  SEV  de  1,080%  indica claramente uma
tendência  ao  overfitting.  Estes  resultados  revelam   que  a   técnica   NIRR/PLS/AG   pode  ser  usada   como   uma
excelente   alternativa   para   a   quantificação   dos   teores   de   açúcares   totais   em  alimentos.    (BIC-FAPERGS -
EMBRAPA - FUNDAP/UNISC).
 
 

English

Ciências Exatas, da Terra e Engenharias

DETERMINATION OF TOTAL CARBOHYDRATES IN GREEN COFFEE  BY  USING GENETIC ALGORITHM  AND
INFRARED SPECTROSCOPY. Luiz Gustavo Neumann (Bolsista),  Marco F. Ferrão (Orientador),  Pedro Henrique  A.
Konzen  (IC),  João Carlos Furtado ( PQ),   Marcelo Antonio Morgano  (PQ),   Neura  Bragagnolo  (PQ)   e  Márcia  M.
C.  Ferreira  (PQ)  (Depto. de Química e Física,  Depto.  de  Eng.,  Arq. e  Ciências  Agrárias  e   Depto. de Informática
 - UNISC,  Instituto de Química - UNICAMP,  Faculdade  de  Eng.  Alimentos UNICAMP,  ITAL - Campinas).

In this  work,  content  of   total  hydrocarbons  in  ground  samples  of  green  coffee,  first  determined  by  the method  of
Munson-Walker (AOAC),  was modeled using near infrared reflectance spectra  (NIRR)  jointly to the technique of partial
least squares  (PLS)  regression and optimization by genetic algorithm (GA). The infrared spectra were colleced using  a
BOMEM DA-08 spectrophotometer. Calibration models, obtained in the MATLAB environment, were validated by  using
with samples  that  were not used in their construction.  To  optimize the models,  a  GA routine written in MATLAB,  was
used. The AG routine was run with 50 cromosomes,  only one crossover at a cromosome point,  5%  mutation  and  500
iterations.  The best models had standard error of validation (SEV) of  0.232% and 0.117% with 7 and 11 latent variables,
respectively, and the correlation coefficients 0.964  and 0.996,  respectively.  Although the non-optimized model  (with all
frequencies) has R2  being  0.998 and  SEC  0.054%,  the value of  SEV  of  1.080%  shows  clearly the overfitting effect.
These results show that the  NIRR/PLS/GA  technique  can  be  used  as  an  excellent  alternative in quantification of the
contents of total hydrocarbons in food. (BIC-FAPERGS -EMBRAPA - FUNDAP/UNISC).