E-nose as a non-destructive and fast method for identification and classification of coffee beans based on soft computing models

电子鼻 咖啡因 校准 人工智能 鉴定(生物学) 数学 模式识别(心理学) 统计 计算机科学 生物 植物 内分泌学
作者
Ehsan Aghdamifar,Vali Rasooli Sharabiani,Ebrahim Taghinezhad,Mariusz Szymanek,Agata Dziwulska‐Hunek
出处
期刊:Sensors and Actuators B-chemical [Elsevier BV]
卷期号:393: 134229-134229 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.snb.2023.134229
摘要

E-nose device, data from GC-MS (measured data), and statistical and mathematical analytic techniques like PCA, PLSR, LDA, and ANN was used in this study and then a GEP programing model developed to estimate caffeine content of samples. Various samples of coffee beans were tested, when caffeine was used as the reference data, R2 for the PLSR and ANN models were 0.9577 and 0.9634, respectively. R2 for the LDA model were identical to 0.9714. Additionally, R2 of the PLSR and ANN models for palmitic acid respectively, was reported 0.893 and 0.9388. Caffeine calibration data produced the greatest results for identifying, according to the information gathered, also GEP model R2 was reported 0.9581.
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