Hernández Ramos, Pedro Antonio

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[EN]El jamón ibérico es un producto cárnico apreciado y conocido dentro y fuera de España. Sujeto a controles que permitan controlar su salubridad, garantizar una calidad y características, vigilar el proceso de curado. Se requieren técnicas innovadora

Hernández Ramos, Pedro

Gestion del Repositorio Documental de la Universidad de Salamanca

II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-SalamancaREDES NEURONALES ARTIFICIALESCOMO HERRAMIENTA PARA LA DIFERENCIACIÓN D.O. – NO D.O.A PARTIR DE DATOS NIRS EN JAMÓN CURADOP e d r o  H e r n á n d e z  R a m o s26 y 27 de septiembre de 2019Grupo de Investigación: Alimentos:  Producción, Elaboración y CaracterizaciónDirectora: Dra. Dª Isabel Revilla MartínPrograma de Doctorado: Ciencia y Tecnología QuímicasIntroducción29/10/2019 2II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-Salamanca• El jamón ibérico es un producto cárnico apreciado y conocido dentro y fuera deEspaña• Sujeto a controles que permitan• Controlar su salubridad• Garantizar una calidad y características• Vigilar el proceso de curado• Se requieren técnicas innovadoras• Espectroscopía de Infrarrojo Cercano (NIRS)• Ventajas• Análisis de bajo coste• Resultados en muy poco tiempo• Gran precisión• No requiere preparación previa de las muestrasIntroducción29/10/2019 3II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-Salamanca• Desventajas• Los resultados requieren un proceso de interpretación• Las Redes Neuronales Artificiales (ANN)• Uso cada vez más extendido como herramienta multiparamétricaIntroducción29/10/2019 4II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-SalamancaMateriales y Métodos• Características de las muestras:• 91 muestras: 25 (D.O.) y 66 (no D.O.).• La pureza genética 50% - 100% ibérico• Alimentación: cebo, cebo de campo y montanera• Curación tradicional29/10/2019 5II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-Salamanca25 D.O.66 no D.O.Materiales y Métodos29/10/2019 6II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-Salamanca25 D.O.66 no D.O.• NIRS:• FossNIRSystem 5000• Sonda de fibra óptica de reflectancia remota• Ventana de medida de 5 x 5 cm. • Registros cada 2ηm [1100 – 2000]-> 451 datos/muestra• Arquitectura de la Red Neuronal Artificial (ANN)• FeedForward• Entrenamiento supervisado con retropropagación del error (Backpropagation-BP)• Perceptrón MulticapaMateriales y Métodos29/10/2019 7II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-SalamancaFeedforward Neural NetworkMateriales y Métodos29/10/2019 8II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-SalamancaHidden layer1 . . . 50Input layerX1Xn451… …Output layerY=1 → ham ∈ D.O.P Y=0 → ham ∈ no D.O.P 1Materiales y Métodos29/10/2019 9II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-Salamanca• Proceso de entrenamiento de la ANN• 2 grupos de muestras:• 25 (D.O.) vs 25 (no D.O.).• 25 (D.O.) vs 66 (no D.O.).• 10 reglas de aprendizaje• Conjugate Gradient BP with Powell-Beale restarts.• Conjugate Gradient BP with Fletcher-Reeves updates.• Conjugate Gradient BP with Polak-Ribiere updates.• Gradient Descent BP.• Gradient Descent with adaptive Learning Rate.• Gradient Descent with momentum.• Gradient Descent with momentum and adaptive Learning Rate BP.• One Step Secant BP.• RPROP Resilient BP.• Scaled Conjugate Gradient BP.• 50 arquitecturas diferentes (1-50 neuronas en la capa oculta)• 300 pruebas con asignación de pesos inicial diferente70%15%15%EntradasSalidas ObservadasRedSalidas DeseadasAjusteNeuronalResultados y discusión29/10/2019 10II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-SalamancaAlgoritmo de entrenamiento por Retropropagación del error (BP)Grupo de muestras25 vs 25Grupo de muestras25 vs 66%AciertoNº neuronasCapa oculta%AciertoNº neuronasCapa ocultaConjugate gradient BP with Powell-Beale restarts. 100 38 71.43 7Conjugate gradient BP with Fletcher-Reeves updates. 100 5 64.29 4Conjugate gradient BP with Polak-Ribiere updates. 100 11 71.43 44Gradient descent BP. 100 1 100 5Gradient descent with adaptive lr. 100 24 64.29 33Gradient descent with momentum. 100 5 64.29 18Gradient descent w/momentum & adaptive lr BP. Variable Learning Rate BP 100 25 64.29 27One step secant BP. 100 16 71.43 14RPROP Resilient BP. 100 18 71.43 4Scaled conjugate gradient BP. 100 22 57.14 1Conclusiones• Las ANN pueden ser una herramienta confiable para categorizar datos de análisis NIRSprocedentes de muestras de jamón curado• Se requieren más muestras de cada clase• Se aconseja un número equilibrado de muestras• No hay una arquitectura óptima para la resolución del problema• No hay una regla de entrenamiento idónea• Arquitectura y regla de entrenamiento pueden quedar más definidas al incrementarse elnúmero de muestras utilizadas para el proceso de entrenamiento de la red.29/10/2019 11II Jornadas de Jóvenes Investigadores INNOVA-SalamancaPreguntasAgradecimiento a la Junta de Castilla y León por la financiación del Proyecto de Investigación (---------- )A INNOVA-Salamanca por la organización de estas magníficas jornadas

Redes neuronales artificiales como herramienta para la diferenciación D.O. no D.O. a partir de datos de jamón curado

https://gredos.usal.es/bitstream/handle/10366/140219/II%20JORNADA%20J%c3%93VENES%20INVESTIGADORES.pdf?sequence=1&isAllowed=y

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