Abstracto

El uso de redes neuronales probabilísticas y espectroscopia de reflectancia UV como método objetivo de clasificación de la calidad de las perlas cultivadas

Snezana Agatonovic-Kustrin y David W. Morton

La calidad y el valor de las perlas se determinan como una combinación de diferentes características, siendo las más importantes la especie de molusco, el grosor del nácar, el brillo, la superficie, la forma, el color y el tamaño de la perla. Un clasificador de perlas tiene que cuantificar las observaciones visuales y asignar un nivel de clasificación a una perla. El objetivo de este trabajo fue reducir la subjetividad en la evaluación de algunos aspectos de la calidad de la perla mediante el uso de redes neuronales artificiales para predecir los parámetros de calidad de la perla a partir de los espectros de reflectancia UV. Dada la buena predictibilidad de nuestro modelo anterior que utilizó el modelado ANN perceptrón multicapa de espectros UVVisible para predecir la calificación de las perlas, queríamos simplificar y mejorar el modelo reduciendo la entrada espectral a UV únicamente y utilizando el modelado de red neuronal clasificadora. Se plantea la hipótesis de que, como la luz UV tiene una energía más alta que la luz visible, puede penetrar más en la superficie de la perla y, por lo tanto, el espectro de reflectancia difusa UV correspondiente puede proporcionar más información que se puede utilizar para evaluar la calidad de la perla. Los modelos desarrollados tuvieron éxito en la predicción de las especies de moluscos que crecen perlas, el color de la perla y el donante, el brillo y la complejidad de la superficie. Se han construido modelos simplificados que dan como resultado una predicción más precisa de los parámetros de calidad de la perla seleccionados en comparación con el modelo informado anteriormente.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado