Aplicação de técnicas multivariadas e inteligência artificial na análise de espectros de infravermelho para determinação de matéria orgânica em amostras de solos
In this paper studies based on Multilayer Perception Artificial Neural Network and Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) techniques are applied to determine of the concentration of Soil Organic Matter (SOM). Performances of the techniques are compared. SOM concentrations and spectral data fro...
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Sociedade Brasileira de Química
2012-01-01
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Series: | Química Nova |
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doaj-fc1d240b1aa2411eacea9cf2ec22ef3c2020-11-24T23:08:38ZengSociedade Brasileira de QuímicaQuímica Nova1678-70642012-01-013591738174510.1590/S0100-40422012000900007S0100-40422012000900007Aplicação de técnicas multivariadas e inteligência artificial na análise de espectros de infravermelho para determinação de matéria orgânica em amostras de solosDiego M. Souza0Beata E. Madari1Freddy F. Guimarães2EmbrapaEmbrapaUniversidade Federal de GoiásIn this paper studies based on Multilayer Perception Artificial Neural Network and Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) techniques are applied to determine of the concentration of Soil Organic Matter (SOM). Performances of the techniques are compared. SOM concentrations and spectral data from Mid-Infrared are used as input parameters for both techniques. Multivariate regressions were performed for a set of 1117 spectra of soil samples, with concentrations ranging from 2 to 400 g kg-1. The LS-SVM resulted in a Root Mean Square Error of Prediction of 3.26 g kg-1 that is comparable to the deviation of the Walkley-Black method (2.80 g kg-1).http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-40422012000900007&lng=en&tlng=enartificial neural networkLS-SVMsoil organic matter |
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In this paper studies based on Multilayer Perception Artificial Neural Network and Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) techniques are applied to determine of the concentration of Soil Organic Matter (SOM). Performances of the techniques are compared. SOM concentrations and spectral data from Mid-Infrared are used as input parameters for both techniques. Multivariate regressions were performed for a set of 1117 spectra of soil samples, with concentrations ranging from 2 to 400 g kg-1. The LS-SVM resulted in a Root Mean Square Error of Prediction of 3.26 g kg-1 that is comparable to the deviation of the Walkley-Black method (2.80 g kg-1). |
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