BACKGROUND Strawberry quality is one of the most important factors that guarantees consistent commercialization of the fruit and ensures the consumer's satisfaction. This work makes innovative use of random forest (RF) to predict sensory measures of strawberries using physical and physical‐chemical variables. Furthermore, it also employs these same physical and physical‐chemical variables to classify strawberries in the classes "satisfied" or "not satisfied" and "would pay more" or "wouldn't pay more. The RF‐based model predicts the acceptance, expectation, ideal of sweetness, ideal of acidity, and the ideal of succulence based on the physical and physical‐chemical data. Then, the predicted parameters are used as input for the RF‐based classification model. RESULTS The RF achieved a coefficient of determination R2 > 0.72 and a root‐mean‐squared error (RMSE) smaller than 0.17 for the prediction task, which indicates that one can estimate the sensory measures of strawberries using physical and physical–chemical data. Furthermore, the RF was able to classify 87.95% of the strawberry samples correctly into the classes ‘satisfied’ and ‘not satisfied’ and 78.99% in the classes ‘would pay more’ or ‘would not pay more’. A two‐step RF model, which employed both physical and physical–chemical data to classify strawberry samples regarding the consumer's response also correctly classified 100% and 90.32% of the samples with respect to consumers’ satisfaction and their willingness to pay more, respectively. CONCLUSION The results indicate that the developed models can be used in the quality control of strawberries, supporting the establishment of quality standards that consider the consumer's response. The proposed methodology can be extended to control the sensory quality of other fruits. © 2021 Society of Chemical Industry
Sistemas de transmissão de energia elétrica externos estão altamente susceptíveis a falhas. Alguns pesquisadores já investigaram o uso de técnicas de inteligência computacional como redes neurais artificiais e lógica fuzzy com etapas de pré-processamento que compreendem o uso de transformada wavelet, Fourier ou estatística de ordem superior. Esse trabalho visa mostrar o uso do método de florestas aleatórias e redes neurais artificiais com uma etapa de pré-processamento com filtro notch para classificação de faltas em linhas de transmissão. Foi utilizada a validação cruzada k-fold e como resultado a acurácia média obtida pelo modelo de rede neural foi de 89,59% enquanto a técnica de florestas aleatórias obteve 91,96%.
Sistemas de transmissão de energia elétrica externos estão altamente susceptı́veis a falhas. Alguns pesquisadores já investigaram o uso de técnicas de inteligência computacional como redes neurais artificiais e lógica fuzzy com etapas de pré-processamento que compreendem o uso de transformada wavelet, Fourier ou estatı́stica de ordem superior. Esse trabalho visa mostrar o uso do método de florestas aleatórias com uma etapa de pré-processamento com filtro notch para classificação de faltas em linhas de transmissão. O desempenho do modelo foi comparado com o obtido por uma rede neural para mostrar sua eficiência. Utilizando-se a validação cruzada k-fold para treinar, testar e comparar os modelos, obteve-se nesse processo a acurácia média de 89,59% para a rede neural e 91,96% para o modelo de florestas aleatórias. No processo de validação foi obtida acurácia de 96,49% para o primeiro modelo e 91,49% para o segundo.
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