Análisis de componentes principales utilizando python para identificar clúster asociados a muestras de cacao seco sano e infectado con monilia en Norte de Santander

Palabras clave: Olfato electrónico, Procesamiento de datos, Aprendizaje no supervisado, Software Python, secado de cacao.

Resumen

El resultado del proyecto de investigación está asociado a data proveniente de la implementación de un sistema electrónico multisensorial o común mente denominado olfato electrónico. Mediante el uso de un sistema de adquisición de datos y software LabView se almacena la data de la concentración de volátiles asociados a muestras de cacao sano e infectado con monilia, aplicado en la fase o etapa de secado. Una vez adquirido los datos se procede a implementar   el software Python para el preprocesamiento y procesamiento de data, permitiendo al usuario por medio de un gráfico identificar el clúster asociados a cada clase, cacao sano o con monilia. Como método para aprendizaje de automático no supervisado, se implementa análisis de componentes principales PCA para el respectivo procesamiento. Los resultados obtenidos varían de acuerdo al método de preprocesado de datos, para el desarrollo se implementó un escalador robusto y preprocesado euclidiano, el cual presenta mejores resultados de agrupamiento de muestras por clase.

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Biografía del autor/a

Alexander Florez-Martinez, Docente
Ingeniería en Control Electrónico e Instrumentación de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Especialista en Automatización Industrial de la universidad Santo Tomas. Maestría en controles industriales de la UNIPAMPLONA. Docente ocasional tiempo completo Universidad Nacional Abierta y a Distancia.
Jesus Omar Vargas-Flórez , Docente
Ingeniero electrónico de la universidad Pontificia Bolivariana. Especialista en Automatización Industrial de la universidad Santo Tomas. Msc(c) en controles industriales de la UNIPAMPLONA. Docente Universidad Nacional Abierta y a Distancia.
Harold Esneider Pérez -Waltero
Magister en Dirección Estratégica de Telecomunicaciones, Universidad Internacional Iberoamericana.  Especialización Universidad Nacional Abierta y a Distancia Pedagogía para el desarrollo del aprendizaje autónomo. Ingeniero electrónico Universidad de Quindío.Líder del grupo de investigación GIDESTEC de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD.
Lucas Fernando Quintana-Fuentes
Maestría en ciencia y tecnología de alimentos, Universidad de Pamplona. Estudiante doctorado Universidad Benito Juárez en Gerencia de Proyectos.Líder del grupo de investigación GIAUNAD de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD, docente asociado.

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Publicado
2020-06-04
Cómo citar
[1]
A. Florez-Martinez, J. O. Vargas-Flórez, H. E. Pérez -Waltero, y L. F. Quintana-Fuentes, «Análisis de componentes principales utilizando python para identificar clúster asociados a muestras de cacao seco sano e infectado con monilia en Norte de Santander», Aibi revista investig. adm. ing., vol. 8, n.º 2, pp. 16-22, jun. 2020.
Sección
Artículos de Investigación