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Tipo do documento: Artigo
Título: Aplicação de técnicas multivariadas e inteligência artificial na análise de espectros de infravermelho para determinação de matéria orgânica em amostras de solos
Título(s) alternativo(s): Application of multivariate calibration and artificial intelligence in the analysis of infrared spectra to quantify organic matter in soil samples
Autor: Souza, Diego Mendes de
Madari, Beata Emoke
Guimarães, Freddy Fernandes
Resumo: In this paper studies based on Multilayer Perception Artificial Neural Network and Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) techniques are applied to determine of the concentration of Soil Organic Matter (SOM). Performances of the techniques are compared. SOM concentrations and spectral data from Mid-Infrared are used as input parameters for both techniques. Multivariate regressions were performed for a set of 1117 spectra of soil samples, with concentrations ranging from 2 to 400 g kg-1. The LS-SVM resulted in a Root Mean Square Error of Prediction of 3.26 g kg-1 that is comparable to the deviation of the Walkley-Black method (2.80 g kg-1).
Palavras-chave: Artificial neural network
LS-SVM
Soil organic matter
País: Brasil
Unidade acadêmica: Instituto de Química - IQ (RG)
Citação: SOUZA, Diego M.; MADARI, Beata E.; GUIMARÃES, Freddy F. Aplicação de técnicas multivariadas e inteligência artificial na análise de espectros de infravermelho para determinação de matéria orgânica em amostras de solos. Química Nova, São Paulo, v. 35, n. 9, p. 1738-1745, 2012.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Identificador do documento: 10.1590/S0100-4042201200090000
Identificador do documento: 10.1590/S0100-4042201200090000
URI: http://repositorio.bc.ufg.br/handle/ri/15449
Data de publicação: 2012
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