Mineração de dados para o reconhecimento da origem e do tipo de alimentos e outras substâncias com base em sua composição química

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dc.contributor.advisor1Barbosa, Rommel Melgaço
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/6228227125338610por
dc.contributor.referee1Barbosa, Rommel Melgaço
dc.contributor.referee2Noronha, Adriana Backx
dc.contributor.referee3Leitão Júnior, Plínio de Sá
dc.creatorMaione, Camila
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3960167225526655por
dc.date.accessioned2016-07-14T11:35:01Z
dc.date.issued2016-03-29
dc.description.abstractA practical way to characterize consumable substances is through its chemical elements in its composition and theirs concentrations. By using these elements as feature variables, it is possible to arrange these substances samples in a data matrix in which data mining and statistical techniques can be applied for predictive analysis. The classification of consumable substances based on its chemical components is an interesting problem and provides useful information for various purposes, as: recognition of geographical origin of a substance; validation and authenticity; determination of the characteristics of a product which can aid companies in the quality control and preservation; differentiation of categories of a product, and others. This study presents a methodology for predictive analysis of substances and food based on its chemical components, using data mining concepts and techniques allied to ICPMS. Four applications of the proposed methodology are described: recognition of the geographical origin of Brazilian white rice produced in São Paulo and Goiás states; differentiation of organic and conventional Brazilian grape juice; differentiation of organic and conventional Brazilian chocolate, and analysis of its toxic and essential elements; recognition of the source of ecstasy tablets apprehended in two cities from Sao Paulo state, Ribeirão Preto and Campinas. For all applications presented, the classification models obtained showed high predictive performance (over 85%), which attest the efficiency of the proposed methodology, and the variable selection techniques used helped us to identify the chemical elements which are more important to the differentiation of the analyzed samples. For the purpose of distinguishing food samples into organic and conventional, our approach is pioneer and yielded good results.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2016-07-13T15:55:18Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Maione - 2016.pdf: 1989404 bytes, checksum: 187d52e34bf79b7242d8bc18a287ef49 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-07-14T11:35:01Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Maione - 2016.pdf: 1989404 bytes, checksum: 187d52e34bf79b7242d8bc18a287ef49 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-07-14T11:35:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Maione - 2016.pdf: 1989404 bytes, checksum: 187d52e34bf79b7242d8bc18a287ef49 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-03-29eng
dc.description.resumoUma maneira prática de caracterizar substâncias é através dos elementos químicos em sua composiçã. Utilizando estes elementos como variáveis descritoras, é possível organizarmos amostras de substâncias em uma matriz de dados para ser analisada por técnicas de mineração de dados e estatística. A classificação de substâncias baseada em sua composição química provê uma variedade de informações úteis para diversos propósitos, como reconhecimento da origem geográfica de uma determinada substância, verificação de autenticidade, identificar características de produtos que auxiliem empresas no controle de qualidade e preservação, diferenciação de categorias de produtos, entre outros. Este trabalho apresenta uma metodologia para análise preditiva de dados de substâncias e alimentos com base em sua composição química, utilizando técnicas de mineração de dados aliada a espectrometria de massa por plasma indutivamente acoplado (ICP-MS). Quatro aplicações diretas da metodologia são apresentadas: reconhecimento geográfico do arroz branco brasileiro produzido nos estados do Rio Grande do Sul e Goiás; classificação do suco de uva brasileiro em orgânico e convencional; diferenciação do chocolate brasileiro em orgânico e convencional e análise de seus elementos tóxicos e essenciais; reconhecimento da origem de tabletes de ecstasy entre duas cidades de apreensão do estado de São Paulo, Campinas e Ribeirão Preto. Em todas as aplicações, os modelos de classificação obtidos apresentaram alto desempenho de predição (superior a 85%), o que atesta a eficiência da metodologia proposta, e os algoritmos de seleção de variáveis utilizados ajudaram a identificar os elementos químicos mais importantes para a diferenciação das amostras. No âmbito de diferenciação de amostras de alimento entre orgânico e convencional, a nossa abordagem é pioneira e gerou bons resultados.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationMAIONE, C. Mineração de dados para o reconhecimento da origem e do tipo de alimentos e outras substâncias com base em sua composição química. 2016. 82 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2016.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/5715
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectMineração de dadospor
dc.subjectAgrupamentopor
dc.subjectClassificaçãopor
dc.subjectSeleção de variáveispor
dc.subjectAlimentospor
dc.subjectAprendizagem de máquinapor
dc.subjectData miningeng
dc.subjectClusteringeng
dc.subjectClassificationeng
dc.subjectFeature selectioneng
dc.subjectFoodeng
dc.subjectMachine learningeng
dc.subject.cnpqCIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpor
dc.titleMineração de dados para o reconhecimento da origem e do tipo de alimentos e outras substâncias com base em sua composição químicapor
dc.title.alternativeData mining for the recognition of origin and type of food and other substances based on its chemical compositioneng
dc.typeDissertaçãopor

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