The constrained median : a way to incorporate side information in the assessment of food samples

A classical problem in the field of food science concerns the consensus evaluation of food samples. Typically, several panelists are asked to provide scores describing the perceived quality of the samples, and subsequently, the overall (consensus) scores are determined. Unfortunately, gathering a large number of panelists is a challenging and very expensive way of collecting information. Interestingly, side information about the samples is often available. This paper describes a method that exploits such information with the aim of improving the assessment of the quality of multiple samples. The proposed method is illustrated by discussing an experiment on raw Atlantic salmon (Salmo salar), where the evolution of the overall score of each salmon sample is studied. The influence of incorporating knowledge of storage days, results of a clustering analysis, and information from additionally performed sensory evaluation tests is discussed. We provide guidelines for incorporating different types of information and discuss their benefits and potential risks

ADAPTS: An Intelligent Sustainable Conceptual Framework for Engineering Projects

This paper presents a conceptual framework for the optimization of environmental sustainability in engineering projects, both for products and industrial facilities or processes. The main objective of this work is to propose a conceptual framework to help researchers to approach optimization under the criteria of sustainability of engineering projects, making use of current Machine Learning techniques. For the development of this conceptual framework, a bibliographic search has been carried out on the Web of Science. From the selected documents and through a hermeneutic procedure the texts have been analyzed and the conceptual framework has been carried out. A graphic representation pyramid shape is shown to clearly define the variables of the proposed conceptual framework and their relationships. The conceptual framework consists of 5 dimensions; its acronym is ADAPTS. In the base are: (1) the Application to which it is intended, (2) the available DAta, (3) the APproach under which it is operated, and (4) the machine learning Tool used. At the top of the pyramid, (5) the necessary Sensing. A study case is proposed to show its applicability. This work is part of a broader line of research, in terms of optimization under sustainability criteria.Telefónica Chair “Intelligence in Networks” of the University of Seville (Spain

Sensores: De los biosensores a la nariz electrónica

The recent advances in sensor devices have allowed the developing of new applications in many technological fields. This review describes the current state-of-the-art of this sensor technology, placing special emphasis on the food applications. The design, technology and sensing mechanism of each type of sensor are analysed. A description of the main characteristics of the electronic nose and electronic tongue (taste sensors) is also given. Finally, the applications of some statistical procedures in sensor systems are described briefly.Los recientes avances en los sistemas de sensores han permitido el desarrollo de nuevas aplicaciones en muchos campos tecnológicos. Este artículo de revisión describe el estado actual de esta nueva tecnología, con especial énfasis en las aplicaciones alimentarias. El diseño, la tecnología y el mecanismo sensorial de cada tipo de sensor son analizados en el artículo. También se describen las principales características de la nariz y la lengua electrónica (sensores de sabor). Finalmente, se describe brevemente el uso de algunos procedimientos estadísticos en sistemas de sensores.Peer reviewe

Sensores: De los biosensores a la nariz electrónica

The recent advances in sensor devices have allowed the developing of new applications in many technological fields. This review describes the current state-of-the-art of this sensor technology, placing special emphasis on the food applications. The design, technology and sensing mechanism of each type of sensor are analysed. A description of the main characteristics of the electronic nose and electronic tongue (taste sensors) is also given. Finally, the applications of some statistical procedures in sensor systems are described briefly.Los recientes avances en los sistemas de sensores han permitido el desarrollo de nuevas aplicaciones en muchos campos tecnológicos. Este artículo de revisión describe el estado actual de esta nueva tecnología, con especial énfasis en las aplicaciones alimentarias. El diseño, la tecnología y el mecanismo sensorial de cada tipo de sensor son analizados en el artículo. También se describen las principales características de la nariz y la lengua electrónica (sensores de sabor). Finalmente, se describe brevemente el uso de algunos procedimientos estadísticos en sistemas de sensores

Electronic noses and tongues to assess food authenticity and adulteration

[EN] Background: There is a growing concern for the problem of food authenticity assessment (and hence the detection of food adulteration), since it cheats the consumer and can pose serious risk to health in some instances. Unfortunately, food safety/integrity incidents occur with worrying regularity, and therefore there is clearly a need for the development of new analytical techniques. Scope and approach: In this review, after briefly commenting the principles behind the design of electronic noses and electronic tongues, the most relevant contributions of these sensor systems in food adulteration control and authenticity assessment over the past ten years are discussed. It is also remarked that future developments in the utilization of advanced sensors arrays will lead to superior electronic senses with more capabilities, thus making the authenticity and falsification assessment of food products a faster and more reliable process. Key findings and conclusions: The use of both types of e-devices in this field has been steadily increasing along the present century, mainly due to the fact that their efficiency has been significantly improved as important developments are taking place in the area of data handling and multivariate data analysis methods. (C) 2016 Elsevier Ltd. All rights reserved.Peris Tortajada, M.; Escuder Gilabert, L. (2016). Electronic noses and tongues to assess food authenticity and adulteration. Trends in Food Science and Technology. 58:40-54. doi:10.106/j.tifs.2016.10.014S40545

Improvement of ms based e-nose performances by incorporation of chromatographic retention time as a new data dimension

Mejora del rendimiento de la nariz electrónica basada en espectrometría de masas mediante la incorporación del tiempo de retención cromatografico como una nueva dimensión de datosLa importancia del sentido de olor en la naturaleza y en la sociedad humana queda latente con el gran interés que se muestra en el análisis del olor y el gusto en la industria alimentaria. Aunque las aéreas mas interesadas son las de la alimentación y bebida, también se ha mostrado la necesitad para esta tecnología en otros campos como en el de la cosmética. Lamentablemente, el uso de los paneles sensoriales humanos o paneles caninos son costosos, propensos al cansancio, subjetivos, poco fiables e inadecuados para cuantificar, mientras que el análisis de laboratorio, a pesar de la precisión, imparcialidad y capacidad cuantitativa, necesita una labor intensa, con personal especializado y requiere de mucho tiempo. Debido a estos inconvenientes el concepto de olfato artificial generó un gran interés en entornos industriales.El término "nariz electrónica" se asocia con una serie de sensores de gases químicos, con una amplia superposición de selectividad para las mediciones de compuestos volátiles en combinación con los instrumentos informáticos de análisis de datos. La nariz electrónica se utiliza para proporcionar una información comparativa en vez de una cualitativa en un análisis, y porque la interpretación puede ser automatizada, el dispositivo es adecuado para el control de calidad y análisis. A pesar de algunos logros prometedores, los sensores de estado sólido de gas no han cumplido con sus expectativas. La baja sensibilidad y selectividad, la corta vida del sensor, la calibración difícil y los problemas de deriva han demostrado serias limitaciones. En un esfuerzo para mejorar los inconvenientes de los sensores de estado sólido, se han adoptado nuevos enfoques, utilizando diferentes sensores para la nariz electrónica. Sistemas de sensores ópticos, la espectrometría de movilidad iónica y la espectrometría infrarroja son ejemplos de técnicas que han sido probadas.Las narices electrónicas basadas en la espectrometría de masas (MS) aparecieron por primera vez en 1998 [B. Dittmann, S. y G. Nitz Horner. Adv. Food Sci. 20 (1998), p. 115], y representan un salto importante en la sensibilidad, retando a la nariz electrónica basada en sensores químicos. Este nuevo enfoque del concepto de una nariz electrónica usa sensores virtuales en forma de proporciones m/z. Una huella digital compleja y muy reproducible se obtiene en forma de un espectro de masas, que se procesa mediante algoritmos de reconocimiento de patrones para la clasificación y cuantificación. A pesar de que la nariz electrónica basada en la espectrometría de masas supera a la nariz electrónica clásica de sensores de estado sólido en muchos aspectos, su uso se limita actualmente a la instrumentación de laboratorio de escritorio. La falta de portabilidad no representará necesariamente un problema en el futuro, dado que espectrómetros de masas en miniatura se han fabricado ya en una fase de prototipado.Un inconveniente más crítico de la nariz electrónica basada en MS consiste en la manera en la que se analizan las muestras. La fragmentación simultánea de mezclas complejas de isómeros pueden producir resultados muy similares a raíz de este enfoque. Una nariz electrónica mejor sería la que combina la sensibilidad y el poder de identificación del detector de masas con la capacidad de separación de la cromatografía de gases. El principal inconveniente de este enfoque es de nuevo el coste y la falta de portabilidad de los equipos. Además de los problemas anteriores con la espectrometría de masas, el análisis de cromatografía de gases requiere mucho tiempo de medida.Para abordar estas cuestiones, se han reportado miniaturizaciones en cromatografía capilar de gases (GC) que hacen posible el GC-en-un-chip, CG-rápido y CG-flash que hacen uso de columnas cortas, reduciendo el tiempo de análisis a los tiempos de elución como segundos y, en algunos casos, se han comercializado. La miniaturización de la espectrometría de masas y cromatografía de gases tiene un gran potencial para mejorar el rendimiento, la utilidad y la accesibilidad de la nueva generación de narices electrónicas.Esta tesis se dedica al estudio y a la evaluación del enfoque del GC-MS para la nariz electrónica como un paso anterior al desarrollo de las tecnologías mencionadas anteriormente. El objetivo principal de la tesis es de estudiar si el tiempo de retención de una separación de cromatografía puede mejorar el rendimiento de la nariz electrónica basada en MS, mostrando que la adición de una tercera dimensión trae más información, ayudando a la clasificación de las pruebas. Esto se puede hacer de dos maneras: · comparando el análisis de datos de dos vías de espectrometría de masas con análisis de datos de dos vías de matrices desplegadas y concatenadas para los datos de tres vías y · comparando el análisis de datos de dos vías del espectrometría de masas con el análisis de datos de tres vías para el conjunto de datos tridimensionales.Desde el punto de vista de cromatografía, la meta será la de optimizar el método cromatográfico con el fin de reducir el tiempo de análisis a un mínimo sin dejar de tener resultados aceptables.Un paso importante en el análisis de datos multivariados de vías múltiples es el preprocesamiento de datos. Debido a este objetivo, el último objetivo será el de determinar qué técnicas de preprocesamiento son las mejores para y el análisis de dos y tres vías de datos.Con el fin de alcanzar los objetivos propuestos se crearon dos grupos de datos. El primero consiste en las mezclas de nueve isómeros de dimetilfenol y etilfenol. La razón de esta elección fue la similitud de los espectros de masas entre sí. De esta manera la nariz electrónica basada en espectrometría de masas sería retada por el conjunto de datos. También teniendo en cuenta el tiempo de retención de los nueve isómeros solos, las soluciones se hicieron, como si el conjunto de datos demostraría el reto si se usaría sólo el tiempo de retención. Por tanto, este conjunto de datos "artificiales" sostiene nuestras esperanzas en mostrar las mejoras de la utilización de ambas dimensiones, la MS (espectros de masas) y la GC (tiempo de retención).Veinte clases, representando las soluciones de los nueve isómeros se midieron en diez repeticiones cada una, por tres métodos cromatográficos, dando un total de 600 mediciones. Los métodos cromatográficos fueron diseñados para dar un cromatograma resuelto por completo, un pico coeluido y una situación intermediaria con un cromatograma resuelto parcialmente. Los datos fueron registrados en una matriz de tres dimensiones con las siguientes direcciones: (muestras medidas) x (proporción m/z) x (tiempo de retención). Por "colapsar" los ejes X e Y del tiempo de retención cromatográfica y los fragmentos m/z, respectivamente, se obtuvieron dos matrices que representan los espectros de masa regular y el cromatograma de iones totales, respectivamente. Estos enfoques sueltan la información traída por la tercera dimensión y el despliegue por lo que la matriz original 3D y la concatenación de las TIC y el espectro de masa media se han tenido en consideración como una forma de preservar la información adicional de la tercera dimensión en una matriz de dos dimensiones.Los datos fueron tratados mediante la alineación de picos, con una media de centrado y la normalización por la altura máxima y el área del pico, los instrumentos de pre-procesamiento que también fueron evaluados por sus logros.Para el análisis de datos de dos vías fueron utilizados el PCA, PLS-DA y fuzzyARTMAP. La agrupación de PCA y PARAFAC fueron evaluados por la relación intervariedad - intravariedad, mientras que los resultados mediante fuzzy ARTMAP fueron dados como el éxito de la las tasas de clasificación en porcentajes.Cuando PCA y PARAFAC se utilizaron, como era de esperar, el método de cromatografía resuelto (método 1) dio los mejores resultados globales, donde los algoritmos 2D funcionan mejor, mientras que en un caso más complicado (picos más coeluidos del método 3) pierden eficacia frente a métodos 3D.En el caso de PLS-DA y n-PLS, aunque los resultados no son tan concluyentes como los resultados del PCA y PARAFAC, tratándose de las diferencias mínimas, el modelo de vías múltiples PLS-DA ofrece un porcentaje de éxito en la predicción de ambos conjuntos de datos. También se recomienda el n-PLS en vez de utilizar datos desplegados y concatenados, ya que construye un modelo más parsimonioso.Para el análisis fuzzyARTMAP, la estrategia de votación empleada ha demostrado que al usar los espectros de masa media y la información del cromatograma de iones totales juntos se obtienen resultados más consistentes.En el segundo conjunto de datos se aborda el problema de la adulteración del aceite de oliva extra virgen con aceite de avellana, que debido a las similitudes entre los dos aceites es una de las más difíciles de detectar. Cuatro aceites extra virgen de oliva y dos aceites de avellana se midieron puros y en mezclas de 30%, 10%, 5% y 2% con los mismos objetivos mostrando que la adición de la extra dimensión mejora los resultados. Se han hechos cinco repeticiones para cada preparación, dando un total de 190 muestras: 4 aceites puros de oliva, 2 aceites puros de avellana y 32 adulteraciones de aceite de avellana en aceite de oliva, dando un total de 38 clases. Dos métodos cromatográficos fueron utilizados. El primero estaba dirigido a una completa separación de los componentes del aceite de oliva y empleó una separación con temperatura programable, mientras que el objetivo del segundo método fue un pico coeluido, por lo tanto fue contratada una temperatura constante de separación. Los datos fueron analizados por medio de la PCA, PARAFAC, PLS-DA y PLS-n.Como en el conjunto "artificial" de datos, el PCA y PARAFAC se analizaron por medio de la capacidad de clusterización, que mostró que los mejores resultados se obtienen con los datos desplegados seguido por los datos 3D tratados con el PARAFAC.Desde el punto de vista de optimización de la columna, los logros obtenidos por la columna corta está por debajo del enfoque de la columna larga, pero este caso demuestra una vez más que la adición de los incrementos de tercera dimensión mejoran la nariz electrónica basada en MS.Para el PLS-DA y n-PLS se evaluaron las tasas de éxito comparativamente, tanto para las corridas cromatográficas largas como para las cortas. Mientras que para la columna larga el mejor rendimiento es para los datos del cromatograma de iones totales (TIC), la columna corta muestra mejor rendimiento para los datos concatenados de los espectros de masa media y TIC. Además, la predicción de las tasas de éxito son las mismas para los datos TIC de columna larga como para los datos concatenados de la columna corta. Este caso es muy interesante porque demuestra que el enfoque PLS de la tercera dimensión mejora los resultados y, por otra parte, mediante el uso de la columna corta el tiempo de análisis se acorta considerablemente.Se esperan ciertos logros de la nariz electrónica. Por el momento, ninguno de esos enfoques se acercó lo suficiente para producir una respuesta positiva en los mercados. Los sensores de estado sólido tienen inconvenientes casi imposibles de superar. La nariz electrónica basada en espectrometría de masas tiene una falta de portabilidad y a veces sus logros son insuficientes, y el aparato del cromatógrafo de gases-espectrómetro de masas sufre problemas de portabilidad igual que espectrómetro de masas y toma mucho tiempo. El desarrollo de potentes algoritmos matemáticos durante los últimos años, junto con los avances en la miniaturización, tanto para MS y GC y mostrar cromatografía rápida cierta esperanza de una nariz electrónica mucho mejor.A través de este trabajo podemos afirmar que la adición del tiempo de retención cromatográfica como una dimensión extra aporta una ventaja sobre las actuales tecnologías de la nariz electrónica. Mientras que para los cromatogramas totalmente resueltos no se logran mejoras o la ganancia es mínima, sobre todo en la predicción, para una columna corta la información adicional mejora los resultados, en algunos casos, hacerlos tan bien como cuando una larga columna se utiliza. Esto es muy importante ya que las mediciones en un cromatógrafo de gases - espectrometro de masas se pueden optimizar para tramos muy cortos, una característica muy importante para una nariz electrónica. Esto permitiría el diseño de un instrumento de mayor rendimiento, adecuado para el control de calidad en líneas de productos

Monovarietal extra-virgin olive oil classification: a fusion of human sensory attributes and an electronic tongue

Olive oil quality grading is traditionally assessed by human sensory evaluation of positive and negative attributes (olfactory, gustatory, and final olfactorygustatory sensations). However, it is not guaranteed that trained panelist can correctly classify monovarietal extra-virgin olive oils according to olive cultivar. In this work, the potential application of human (sensory panelists) and artificial (electronic tongue) sensory evaluation of olive oils was studied aiming to discriminate eight single-cultivar extra-virgin olive oils. Linear discriminant, partial least square discriminant, and sparse partial least square discriminant analyses were evaluated. The best predictive classification was obtained using linear discriminant analysis with simulated annealing selection algorithm. A low-level data fusion approach (18 electronic tongue signals and nine sensory attributes) enabled 100 % leave-one-out cross-validation correct classification, improving the discrimination capability of the individual use of sensor profiles or sensory attributes (70 and 57 % leave-one-out correct classifications, respectively). So, human sensory evaluation and electronic tongue analysis may be used as complementary tools allowing successful monovarietal olive oil discrimination.This work was co-financed by FCT/MEC and FEDER under Program PT2020 (Project UID/EQU/50020/2013); by Fundacao para a Ciencia e Tecnologia under the strategic funding of UID/BIO/04469/2013 unit; and by Project POCTEP through Project RED/AGROTEC-Experimentation network and transfer for development of agricultural and agro industrial sectors between Spain and Portugal

A linguistic multigranular sensory evaluation model for olive oil

Evaluation is a process that analyzes elements in order to achieve different objectives such as quality inspection, marketing and other fields in industrial companies. This paper focuses on sensory evaluation where the evaluated items are assessed by a panel of experts according to the knowledge acquired via human senses. In these evaluation processes the information provided by the experts implies uncertainty, vagueness and imprecision. The use of the Fuzzy Linguistic Approach 32 has provided successful results modelling such a type of information. In sensory evaluation it may happen that the panel of experts have more or less degree knowledge of about the evaluated items or indicators. So, it seems suitable that each expert could express their preferences in different linguistic term sets based on their own knowledge. In this paper, we present a sensory evaluation model that manages multigranular linguistic evaluation framework based on a decision analysis scheme. This model will be applied to the sensory evaluation process of Olive Oil

A possibilistic approach to latent structure analysis for symmetric fuzzy data.

In many situations the available amount of data is huge and can be intractable. When the data set is single valued, latent structure models are recognized techniques, which provide a useful compression of the information. This is done by considering a regression model between observed and unobserved (latent) fuzzy variables. In this paper, an extension of latent structure analysis to deal with fuzzy data is proposed. Our extension follows the possibilistic approach, widely used both in the cluster and regression frameworks. In this case, the possibilistic approach involves the formulation of a latent structure analysis for fuzzy data by optimization. Specifically, a non-linear programming problem in which the fuzziness of the model is minimized is introduced. In order to show how our model works, the results of two applications are given.Latent structure analysis, symmetric fuzzy data set, possibilistic approach.