Gonzalo Astray Dopazo , Juan Javier Castillo Sánchez, A.K. Seçkin, Juan Ángel Ferreiro Lage, Juan Francisco Gálvez Gálvez
, Juan Carlos Mejuto Fernández
Las redes neuronales (ANNs) han demostrado ser una buena herramienta para caracterizar, modelar y predecir una gran cantidad de procesos no lineales. En este artículo hemos usado una ANN para la clasificación de diferentes procesos de vinificación de la variedad Vinhão (Vitis vinifera) para vendimias entre los años 2000 y 2004. Después del entrenamiento con los datos correspondientes a los años 2000 a 2004, la ANN demostró un índice raíz del error cuadrático (RMSE) entre los datos reales y los calculados siempre inferior a 0,14. Además, su funcionamiento ha sido verificado mediante datos reservados anteriormente de 10 vinos. Como resultado se obtuvo un RMSE entre los datos observados y calculados siempre inferior al 0,17 lo que confirma la capacidad de la ANN como modelo de predicción de los procesos de vino para esta variedad.
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