Análisis de datos sensoriales de tomate triturado con lógica difusa y técnicas multivariadas

Autores/as

  • Matilde Inés Césari CeReCon (Centro de Investigación en Computación y Neurociencia). Facultad Regional Mendoza. Universidad Tecnologica Nacional Rodriguez 273. 5500. Mendoza, Argentina.
  • Nancy Beatriz Ventrera Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Dpto. de Ciencias Enológicas y Agroalimentarias. Cátedra de Bromatología. Alte. Brown 500. Chacras de Coria. Mendoza. Argentina. M5528AHB
  • Adriana Gámbaro Universidad de la República. Facultad de Química. Cátedra de Ciencia y Tecnología de Alimentos. Sección Evaluación Sensorial. Avda. Gral. Flores 2124. C.P.11800. Montevideo. Uruguay

Palabras clave:

evaluación sensorial, tomate, datos sensoriales, sensometría, lógica borrosa, análisis de correspondencias

Resumen

El conjunto de las técnicas de recolección y análisis de datos, generados en la evaluación sensorial, constituye una rama de la estadística llamada sensometría. Si se tiene en cuenta la vaguedad e incertidumbre con la que se manifiestan las percepciones humanas, la estrategia más apropiada para obtener conocimiento preciso a partir de valoraciones subjetivas, consiste en transformar los datos sensoriales mediante la matemática borrosa. No obstante el potencial que muestra el razonamiento borroso, en la actualidad, existen pocas referencias sobre la aplicación de la lógica difusa en la evaluación sensorial, y no se dispone de criterios y métodos armonizados y sistematizados para una evaluación sensorial objetiva y reproducible, en alimentos vegetales. Los resultados obtenidos en pruebas sensoriales en tomate triturado, permitieron exponer un marco metodológico para el análisis sensométrico de datos borrosos con la utilización de la lógica difusa y métodos de análisis multivariado de datos. De esta de análisis sensorial, desarrollando un área específica que mejorará el valor económico en la producción alimentaria argentina.

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Publicado

01-07-2018

Número

Sección

Tecnologías agroindustriales

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