Estudio del espectro infrarrojo FTIR de los cuescos de café obtenido en el proceso de pirólisis lenta utilizando Redes Neuronales Artificiales.

Se realizó el estudio del Espectro Infrarrojo FTIR de los cuescos de café obtenido en el proceso de pirólisis lenta utilizando redes neuronales artificiales. Para lo cual, se utilizaron espectros FTIR provenientes del NIST para entrenar la red neuronal GAN que fue la responsable de la generación de nuevos espectros FTIR con características similares a los espectros originales obtenidos del NIST. Posteriormente utilizando los espectros generados y aquellos obtenidos del NIST se entrenaron a las redes neuronales convolucionales; la primera construida con una arquitectura básica y la segunda con capas “dropout” incluidas en su arquitectura. Finalmente se evaluó las Redes Neuronales Convolucionales entrenadas, utilizándolas para el reconocimiento automático de picos de espectros FTIR provenientes del trabajo realizado por (García & Villareal, 2021). Los resultados obtenidos por parte de la red GAN son espectros FTIR artificiales de ciertos compuestos con características muy similares a los espectros FTIR originales obtenidos del NIST. Por otro lado, las redes neuronales convolucionales realizaron reconocimientos exitosos de espectros FTIR en 6 de los 9 compuestos, es decir, concuerdan con los resultados mencionados en el trabajo realizado por (García & Villareal, 2021). Finalmente se evaluó la eficacia de las redes neuronales convolucionales, como por ejemplo para el compuesto anhídrido propiónico la red neuronal convolucional 1 presentó un 50% de reconocimientos exitosos mientras que la red neuronal convolucional 2 presentó un 90%.

• Autor Principal: Checa Lara, Daniel Alejandro (author)
• Formato: bachelorThesis
• Idioma: spa
• Publicado: 2022
• Subjects: Redes neuronales; Espectros FTIR; Generación de espectros FTIR; Reconocimiento automático de picos
• Acceso en liña: http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/29107