Desarrollo de modelos nirs de predicción para el análisis de la finura de fibras textiles de vicuña y llama
La producción de fibras textiles de llama y vicuña es una de las actividades de mayor valor ambiental, cultural y económico para la región alto-andina de Catamarca. Por esto es necesario desarrollar una tecnología que permita analizar de manera rápida y sustentable los parámetros de calidad de este...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Documento de conferencia publisherVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12272/6302 |
| Aporte de: |
| Sumario: | La producción de fibras textiles de llama y vicuña es una de las actividades de mayor valor ambiental, cultural y económico para la región alto-andina de Catamarca. Por esto es necesario desarrollar una tecnología que permita analizar de manera rápida y sustentable los parámetros de calidad de este material. En este trabajo se evaluaron, a través de los estadísticos R2, SECV, SEV y RPD, distintos tratamientos y modelos NIRS de predicción para determinar la Finura de muestras de llama y vicuña. Los resultados mostraron que los mejores modelos se obtuvieron con ninguno o con el mínimo tratamiento. Los valores de R2<0.7 y RPD≅1.7 obtenidos, dieron cuenta de la necesidad de aumentar el tamaño muestral y de explorar en el desarrollo de técnicas alternativas de regresión. |
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