A combined innovative approach (electronic nose and electronic tongue) for the prediction of Italian red wine sensorial descriptors by means of Genetic Algorithms
2006
Buratti, S. | Benedetti, S. | Ballabio, D.
anglais. A commercial electronic nose and an home made electronic tongue were used, together with spectrophotometric determination of phenolic compounds and color, in order to predict the sensorial descriptors and the overall quality of Italian red dry wines of different designations of origin. An expert wine tester having an ONAV certificate selected the wines on the basis of their well-known sensorial characteristics, e.g. astringency, bitterness, aroma, color, body, etc.. The analytical data were used to build predictive models of the sensorial descriptors by means of the Genetic Algorithms, proposed as an alternative to the mostly used PLS analysis and employed to select subsets of variables that maximize the predictive power of regression models. On the selected models, accurate validation techniques, such as Leave-one-out and Bootstrap, were applied. The present work demonstrates the possibility of using innovative devices as the electronic nose and the electronic tongue to assess the sensorial properties of wines. Moreover, the genetic algorithms could represent a rational operative procedure for building regression models with real predictive capability
Afficher plus [+] Moins [-]italien. L'impiego combinato di un naso elettronico commerciale ed una lingua elettronica home made, accoppiati a determinazioni spettrofotometriche riguardanti la componente fenolica e il colore, ha consentito di predire i descrittori sensoriali e la qualità globale di vini rossi italiani a denominazione d'origine. Tali vini sono stati scelti adeguatamente sulla base delle loro caratteristiche sensoriali, quali astringenza, gusto amaro, aroma, colore, corpo, ecc., da un esperto conoscitore di vini appartenente all'ONAV (Organizzazione Nazionale Assaggiatori Vino). I dati analitici sono stati utilizzati per la costruzione di modelli predittivi dei descrittori sensoriali attraverso l'impiego degli Algoritmi Genetici. Proposti come alternativa alla classica analisi PLS, gli Algoritmi Genetici sono stati utilizzati per selezionare sottoinsiemi di variabili in grado di massimizzare il potere predittivo dei modelli di regressione. Sui modelli selezionati sono state applicate accurate tecniche di validazione, quali le procedure Leave-one-out e Bootstrap. Tale lavoro risulta essere particolarmente interessante, in quanto mostra una nuova prospettiva d'impiego del naso elettronico e della lingua elettronica nell'ambito della descrizione di parametri sensoriali. Inoltre, gli Algoritmi Genetici possono rappresentare una razionale procedura operativa di costruzione di modelli di regressione con una reale capacità predittiva
Afficher plus [+] Moins [-]Mots clés AGROVOC
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Cette notice bibliographique a été fournie par Istituto di Servizi per il Mercato Agricolo Alimentare
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