Milk fraud by the addition of whey using an artificial neural network

португальский. RESUMO: A adulteração do leite pela adição de soro de leite é um problema que diz respeito às autoridades nacionais e internacionais. O objetivo deste trabalho foi quantificar o teor de soro em amostras de leite adulterado por meio de redes neurais artificiais, usando como variáveis de entrada os resultados de análises rotineiras em amostras de leite. As análises foram realizadas com diferentes concentrações em relação à adição de soro de leite (0, 5, 10 e 20%), e as amostras foram analisadas quanto à gordura, sólidos não gordurosos, densidade, proteína, lactose, minerais e ponto de congelamento, totalizando 164 ensaios, dos quais 60% foram utilizados para treinamento em rede, 20% para validação de rede e 20% para teste de rede neural. O método de Garson foi utilizado para determinar a importância das variáveis. A técnica de redes neurais para a determinação da fraude ao leite por adição de soro provou ser eficiente. Entre as variáveis de maior relevância estavam o teor de gordura e a densidade.

Английский. ABSTRACT: The adulteration of milk by the addition of whey is a problem that concerns national and international authorities. The objective of this research was to quantify the whey content in adulterated milk samples using artificial neural networks, employing routine analyses of dairy milk samples. The analyses were performed with different concentrations of whey (0, 5, 10, and 20%), and samples were analyzed for fat, non-fat solids, density, protein, lactose, minerals, and freezing point, totaling 164 assays, of which 60% were used for network training, 20% for network validation, and 20% for neural network testing. The Garson method was used to determine the importance of the variables. The neural network technique for the determination of milk fraud by the addition of whey proved to be efficient. Among the variables of highest relevance were fat content and density.