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

Capítulo V. Classificação de cafés
este propósito, ruídos artificiais foram adicionados aos espectros do conjunto de
teste. O nível do ruído adicionado foi de acordo com o desvio-padrão conjunto
calculado no estudo de repetitividade das medidas espectrais (apresentado na
seção 5.4.1). Para o espectro de cada uma das 43 amostras do conjunto de teste,
dez realizações de ruídos diferentes foram adicionadas, resultando em 430
espectros ruidosos. Então, os modelos SPA-LDA e SIMCA previamente elaborados
foram novamente avaliados quanto ao seu desempenho de classificação para o
novo conjunto de teste contaminado pelo ruído. Com o SPA-LDA, foi possível
alcançar um índice de acerto de 96% (de 430 amostras, 19 foram incorretamente
classificadas). Com o SIMCA (com 25% de significância) construído com espectro
completo, 80 erros do Tipo I e 120 erros do Tipo II foram obtidos. Finalmente, para o
SIMCA construído com os 15 comprimentos de onda selecionados pelo SPA-LDA, o
número de erros do Tipo I e Tipo II foi 80 e 124, respectivamente.
5.5. Considerações finais
Neste capítulo, foi demonstrado mais uma vez o bom desempenho do SPA-
LDA em um novo problema de classificação. Especificamente, a espectrometria UV-
VIS foi adotada como técnica analítica para o desenvolvimento de uma nova
metodologia analítica capaz de classificar amostras de cafés com respeito ao tipo
(cafeinado e descafeinado) e ao estado de conservação (vencidos e não vencidos).
A partir da realização de uma PCA em todo o conjunto de dados, foi possível
observar uma elevada sobreposição entre as amostras de cafés pertencentes à
classe vencidas e não vencidas, principalmente para o grupo dos cafeinados.
Modelos SIMCA construídos com base em toda a região espectral foram
pouco eficientes na classificação de amostras com respeito ao estado de
conservação. Em particular, um número elevado de erros do Tipo II foi encontrado
para a classe dos cafeinados vencidos e não vencidos.
O SPA-LDA, quando aplicado aos espectros UV-VIS, selecionou quinze
variáveis (comprimentos de onda) e classificou corretamente todas as amostras do
conjunto de teste (índice de acerto de 100%).
Modelos SIMCA foram reconstruídos utilizando as mesmas quinze variáveis
selecionadas pelo SPA-LDA. Os resultados de classificação foram semelhantes
àqueles obtidos com toda região espectral. Isto indica que a informação
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