Aplicación de técnicas quimiométricas en la interpretación de espectros Raman de diversos tipos de cervezas

Abstract

En el presente trabajo de investigación se desarrolló un modelo matemático utilizando quimiometría para la identificación de parámetros fisicoquímicos en espectros Raman de cervezas. Los espectros fueron previamente pretratados, posteriormente se realizó un análisis exploratorio para luego ser sometidos a un proceso de selección supervisada de variables mediante Algoritmos Genéticos acoplados con el método de clasificación de los k-vecinos más cercanos (kNN). El algoritmo genético identificó los picos de los espectros que pertenecen al grado alcohólico y el amargor de la cerveza. Se obtuvo un modelo de clasificación confiable al tener una tasa de aciertos de (NER) de 0,98 tanto en calibración, validación y predicción.