RCI Herramientas de lectura

En el análisis de alimentos se emplean numerosas técnicas analíticas instrumentales que proporcionangran cantidad de datos. El empleo del análisis multivariante permite extraer la información másimportante de estos datos de forma eficiente. La clasificación supervisada se utiliza principalmentepara construir reglas de clasificación para un número de subgrupos conocidos. Las nuevas muestrasdesconocidas son entonces asignadas al subgrupo más probable basado en estas reglas. El presentetrabajo tuvo como objetivo la aplicación de dos técnicas de clasificación supervisada, análisis declases por modelación suave independiente (SIMCA) y el análisis discriminante por mínimos cuadradosparciales (PLS-DA) a datos de cromatografía de gases y acidez para 52 muestras de ronesañejos cubanos, para lograr la clasificación de los rones añejos oscuros entre varios añejos analizadosen el Centro de Referencia de Alcoholes y Bebidas (CERALBE) del Instituto Cubano de Investigacionesde los Derivados de la Caña de Azúcar (ICIDCA). Se utilizó el programa UNSCRAMBLER v. 8.0(CAMO ÅS, N-7401). El resultado más relevante obtenido es que el 100% de las muestras de añejososcuros fue bien clasificado por el SIMCA y por el PLS-DA. De igual forma, se analizan las ventajas ydesventajas de ambos métodos, así como la utilización futura de estos modelos en la industria.