Reduction of the Number of Samples for Cost-Effective Hyperspectral Grape Quality Predictive Models.

Nogales-Bueno, Julio; Rodríguez-Pulido, Francisco José; Baca-Bocanegra, Berta; Pérez-Marin, Dolores; Heredia, Francisco José; Garrido-Varo, Ana; Hernández-Hierro, José Miguel

Nogales-Bueno, Julio; Rodríguez-Pulido, Francisco José; Baca-Bocanegra, Berta; Pérez-Marin, Dolores; Heredia, Francisco José; Garrido-Varo, Ana; Hernández-Hierro, José Miguel.

Afiliação

Nogales-Bueno J; Food Colour and Quality Laboratory, Área de Nutrición y Bromatología, Facultad de Farmacia, Universidad de Sevilla, 41012 Sevilla, Spain.
Rodríguez-Pulido FJ; Department of Animal Production, Campus de Rabanales, Universidad de Córdoba, 14071 Córdoba, Spain.
Baca-Bocanegra B; Food Colour and Quality Laboratory, Área de Nutrición y Bromatología, Facultad de Farmacia, Universidad de Sevilla, 41012 Sevilla, Spain.
Pérez-Marin D; Food Colour and Quality Laboratory, Área de Nutrición y Bromatología, Facultad de Farmacia, Universidad de Sevilla, 41012 Sevilla, Spain.
Heredia FJ; Department of Animal Production, Campus de Rabanales, Universidad de Córdoba, 14071 Córdoba, Spain.
Garrido-Varo A; Food Colour and Quality Laboratory, Área de Nutrición y Bromatología, Facultad de Farmacia, Universidad de Sevilla, 41012 Sevilla, Spain.
Hernández-Hierro JM; Department of Animal Production, Campus de Rabanales, Universidad de Córdoba, 14071 Córdoba, Spain.

Foods ; 10(2)2021 Jan 23.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33498776

Palavras-chave

chemometrics; grape quality; hyperspectral imaging; near-infrared; sample selection

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Health_economic_evaluation / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Foods Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Espanha

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