Discriminación de azafrán según origen geográfico y cosecha
El Sensor Químico es una nariz electrónica basada en la espectrometría de masas (MS-nariz electrónica). Agrupa alimentos por similitudes y según la distancias entre grupos, por lo cual, es una herramienta muy útil en la clasificación y predicción de productos alimenticios según su origen, procesado y conservación; en la optimización de procesos y en aplicaciones de control de calidad, trazabilidad, detección de fraudes, etc. En el caso del azafrán, los ensayos preliminares muestran que se logra diferenciar perfectamente las muestras según año de cosecha y país de origen con un 100 % aciertos.
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Format: | trabajo de divulgación biblioteca |
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Reed Business Information
2012
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Online Access: | http://hdl.handle.net/10261/174927 |
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dig-ictan-es-10261-1749272019-01-31T01:58:41Z Discriminación de azafrán según origen geográfico y cosecha Pérez-Mateos, Miriam Carrasco Manzano, Juan Atanasio El Sensor Químico es una nariz electrónica basada en la espectrometría de masas (MS-nariz electrónica). Agrupa alimentos por similitudes y según la distancias entre grupos, por lo cual, es una herramienta muy útil en la clasificación y predicción de productos alimenticios según su origen, procesado y conservación; en la optimización de procesos y en aplicaciones de control de calidad, trazabilidad, detección de fraudes, etc. En el caso del azafrán, los ensayos preliminares muestran que se logra diferenciar perfectamente las muestras según año de cosecha y país de origen con un 100 % aciertos. Peer Reviewed 2019-01-30T08:34:23Z 2019-01-30T08:34:23Z 2012 2019-01-30T08:34:23Z trabajo de divulgación issn: 0212-1689 Alimentación, equipos y tecnología 2012 (271): 36-39 http://hdl.handle.net/10261/174927 Publisher's version Sí open Reed Business Information |
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El Sensor Químico es una nariz electrónica basada en la espectrometría de masas (MS-nariz electrónica). Agrupa alimentos por similitudes y según la distancias entre grupos, por lo cual, es una herramienta muy útil en la clasificación y predicción de productos alimenticios según su origen, procesado y conservación; en la optimización de procesos y en aplicaciones de control de calidad, trazabilidad, detección de fraudes, etc. En el caso del azafrán, los ensayos preliminares muestran que se logra diferenciar perfectamente las muestras según año de cosecha y país de origen con un 100 % aciertos. |
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