| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Characterization of Slovenian wines using multidimensional data analysis from simple enological descriptors
Avtorji:ID Bednárová, Adriána (Avtor)
ID Kranvogl, Roman (Avtor)
ID Brodnjak-Vončina, Darinka (Avtor)
ID Jug, Tjaša (Avtor)
ID Beinrohr, Ernest (Avtor)
Datoteke:.pdf Acta_Chimica_Slovenica_2013_Bednarova_et_al._Characterization_of_Slovenian_Wines_Using_Multidimensional_Data_Analysis_from_Simple_Enolog.pdf (261,13 KB)
MD5: 72339A769183E5D65F4F3849246911C7
 
URL http://acta-arhiv.chem-soc.si/60/60-2-274.pdf
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
Opis:Determination of the product's origin is one of the primary requirements when certifying a wine's authenticity. Significant research has described the possibilities of predicting a wine's origin using efficient methods of wine components' analyses connected with multivariate data analysis. The main goal of this study was to examine the discrimination ability of simple enological descriptors for the classification of Slovenian red and white wine samples according to their varieties and geographical origins. Another task was to investigate the inter-relations available among descriptors such as relative density, content of total acids, non-volatile acids and volatile acids, ash, reducing sugars, sugar-free extract, $SO_2$, ethanol, pH, and an important additional variable - the sensorial quality of the wine, using correlation analysis, principal component analysis (PCA), and cluster analysis (CLU). 739 red and white wine samples were scanned on a Wine Scan FT 120, from wave numbers 926 $cm^{–1}$ to 5012 $cm^{–1}$. The applied methods of linear discriminant analysis (LDA), general discriminant analysis (GDA), and artificial neural networks (ANN), demonstrated their power for authentication purposes.
Ključne besede:wine authentication, enological descriptors, classification techniques, ANN
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2013
Št. strani:str. 274-286
Številčenje:Letn. 60, št. 2
PID:20.500.12556/DKUM-50427 Novo okno
ISSN:1318-0207
UDK:543.21:663.2
COBISS.SI-ID:16958998 Novo okno
ISSN pri članku:1318-0207
NUK URN:URN:SI:UM:DK:4IXM41K7
Datum objave v DKUM:10.07.2015
Število ogledov:3215
Število prenosov:96
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Acta Chimica Slovenica
Skrajšan naslov:Acta Chim. Slov.
Založnik:Slovensko kemijsko društvo
ISSN:1318-0207
COBISS.SI-ID:14086149 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:10.07.2015

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Opis:Določevanje izvora je ena od osnovnih zahtev, ko želimo certificirati pristnost vin. Raziskava opisuje možnosti napovedovanja izvora vin z uporabo učinkovitih metod analize parametrov vin in multivariantno analizo. Glavni namen študije je proučevanje možnosti razlikovanja enostavnih enoloških deskriptorjev za klasifikacijo vzorcev slovenskih rdečih in belih vin glede na vrsto in geografski izvor. Drugi cilj je bil proučevanje razmerij med deskriptorji, kot so: relativna gostota, vsebnost skupnih kislin, nehlapne kisline, hlapne kisline, pepel, reducirajoči sladkor, prosti sladkor, $SO_2$, etanol, pH in med pomembnimi dodatnimi spremenljivkami, kot je senzorična kakovost vina z uporabo korelacijske analize, metode glavnih osi (PCA) in analizo grupiranja podatkov (CLU). 739 vzorcev rdečih in belih vin je bilo posnetih na aparatu Wine Scan FT 120, od valovnega števila 926 $cm^{–1}$ do 5012 $cm^{–1}$. Uporabljene metode linearne diskriminantne analize (LDA), splošne diskriminantne analize (GDA) in umetnih nevronskih mrež (ANN) potrjujejo sposobnost določanja pristnosti vin.
Ključne besede:vina, enologija, klasifikacija, enološki deskriptorji, tehnike klasifikacije, umetne nevronske mreže


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici