Algoritmo das Projeções Sucessivas Para Seleção de ... - PPGQ

Capítulo I. Introdução
Candolfi et al. [18] desenvolveram uma metodologia para identificar 10
excipientes utilizados em indústrias farmacêuticas. Nesse trabalho, o método SIMCA
foi aplicado a espectros NIR na região de 1100 nm a 2468 nm (32 varreduras, com
intervalos de 2 nm). Dois intervalos de confiança (95% e 99%) foram utilizados para
a avaliação do desempenho dos modelos SIMCA em dados brutos, normalizados ou
com a segunda derivada. Todas as amostras foram corretamente classificadas e o
efeito dos diferentes pré-processamentos não influenciou nos resultados de
classificação.
Espectros de reflectância difusa na região do visível-NIR (400 a 2500 nm)
foram utilizados para classificar diferentes ervas medicinais (Giseng Radix,
Austragali Radix e Smilacis Rhizoma). O SIMCA, entre os outros métodos de RP
supervisionados avaliados, foi o que apresentou o melhor desempenho de
classificação [19] .
A espectroscopia de Refletância Total Atenuada (ATR: Attenuated Total
Reflectance) na região do infravermelho médio (MIR-IR) foi utilizada em combinação
com a HCA e SIMCA para a autenticação de sucos de diferentes origens [20] .
Segundo os autores, 100% de acerto no conjunto de previsão foram alcançados
pelos modelos SIMCA.
O potencial do método SIMCA foi explorado em um estudo de verificação de
adulteração de bebidas alcoólicas destiladas [14] . A espectroscopia NIR foi utilizada
como técnica analítica desse trabalho e dois grupos de bebidas adulteradas foram
avaliados: o primeiro consistia de amostras adulteradas no laboratório com 5% e
10% de água, etanol ou metanol. No segundo grupo, amostras que passaram por
uma análise de referência em um órgão de fiscalização foram também estudadas.
Segundo Pontes et al. [14] , um bom desempenho dos modelos SIMCA construídos
com os dados NIR foi alcançado.
O SIMCA foi aplicado com sucesso em dados provenientes das
Espectroscopias MIR – ATR (4000-650 cm -1 ) e NIRR (10000-4000 cm-1) com fibra
ótica para classificação de óleos de camélia autênticos e adulterados (5-25% m/m
com óleo de soja) [21] . Todas as amostras foram corretamente classificadas nesse
estudo. Esse trabalho também explorou o método dos mínimos quadrados parciais
(PLS: Partial Least Squares) para a predição da concentração do adulterante. Bons
valores de correlação, RMSEC, RMSECV e RMPSEP foram obtidos.
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