PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Engenharia de Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorBarbosa, Matheus Sanclé Bueno-
dc.date.accessioned2020-12-14T13:20:55Z-
dc.date.available2020-12-14T13:20:55Z-
dc.date.issued2020-12-03-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/607-
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCanelapt_BR
dc.subjectCinnamomum verumpt_BR
dc.subjectImagem hiperespectralpt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectMáquina de vetores de suportept_BR
dc.titleClassificação de origens e princípios ativos em cinnamomum verum utilizando imagens hiperespectraispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Galvão Filho, Arlindo Rodrigues-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0003-2151-8039pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7744765287200890pt_BR
dc.contributor.referee1Carvalho, Rafael Viana de-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0001-8656-5472pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8037512088703488pt_BR
dc.contributor.referee2Macêdo, Isaac Yves Lopes de-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-6043-5343pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7801802836007488pt_BR
dc.contributor.referee3Coelho, Clarimar José-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/1350166605717268pt_BR
dc.description.resumoA análise sobre determinadas especiarias que potencialmente são benéficas a saúde é um ramo de pesquisa de grande interesse geral. No entanto, os métodos usuais de extração e análise para identificação e determinação dos componentes responsáveis pelo efeito benéfico, envolvem a utilização de solventes, princípios ativos e outras substâncias na amostra, o que gera um processo oneroso e destrutível. A caneleira-verdadeira (Cinnamomum verum) surge como um destas especiarias mais difundidas no mundo, sendo uma das variantes mais consumidas da canela e cultivada em diversas regiões, recebendo vários estudos que relacionam o seu consumo a efeitos anti-inflamatórios, antimicrobianos, antioxidantes, entre outros. Portanto, é proposto neste trabalho o uso de ferramentas e métodos computacionais, mais especificamente a utilização de imagens hiperespectrais, aliados a estratégia de aprendizado de máquina, para determinação da concentração de princípios ativos e sua possível relação com a região de cultivo da amostra. A Máquina de Vetores de Suporte (SVM) foi utilizada como estratégia de classificação, para os princípios ativos em amostras de canela, bem como na tentativa de identificação das amostras de canela em relação a sua origem. Os resultados se mostraram promissores para a determinação da concentração dos princípios ativos, tendo sido gerado um modelo com acurácia de 99%, embora sua relação com a região de cultivo não tenha ficado clara, tendo sido gerado um modelo com acurácia de 78%.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Ciências Exatas e da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::FARMACOLOGIApt_BR
dc.degree.graduationCiências da computação-
dc.degree.levelGraduação-
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