Determinação de constituintes químicos em madeira de eucalipto por Pi-CG/EM e calibração multivariada: comparação entre redes neurais artificiais e máquinas de vetor suporte
AUTOR(ES)
Nunes, Cleiton Antônio, Lima, Claudio Ferreira, Barbosa, Luiz Cláudio de Almeida, Colodette, Jorge Luiz, Fidêncio, Paulo Henrique
FONTE
Química Nova
DATA DE PUBLICAÇÃO
2011
RESUMO
Multivariate models were developed using Artificial Neural Network (ANN) and Least Square - Support Vector Machines (LS-SVM) for estimating lignin siringyl/guaiacyl ratio and the contents of cellulose, hemicelluloses and lignin in eucalyptus wood by pyrolysis associated to gaseous chromatography and mass spectrometry (Py-GC/MS). The results obtained by two calibration methods were in agreement with those of reference methods. However a comparison indicated that the LS-SVM model presented better predictive capacity for the cellulose and lignin contents, while the ANN model presented was more adequate for estimating the hemicelluloses content and lignin siringyl/guaiacyl ratio.
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