USO DE REDES NEURONAIS EM UM CLASSIFICADOR PARA CONSUMO DA CASCA DE MANGA IN NATURA

O Brasil gera grandes quantidades de resíduos que podem ser empregados na alimentação, desde que estejam aptos para o consumo. A classificação adequada destes resíduos é crucial para o consumo de forma segura, onde o desenvolvimento de um código computacional para um classificador baseado em redes neurais, pode ser uma opção viável. Desta forma, o presente estudo teve como objetivo desenvolver uma metodologia para treinamento de um classificador a partir de redes neurais capaz de classificar a casca da manga. A casca da manga foi obtida no comércio local de Garanhuns, foram utilizadas 5 amostras com tratamentos e uma sem (controle), armazenadas em três temperaturas (2 °C, 5 °C e 7 °C). Foram realizadas análises físico-químicas e através da análise de componentes principais foi selecionada as análises mais significativas para a casca da manga, onde foram empregadas como variáveis de entrada para rede neural. Que se mostrou uma ferramenta computacional útil no desenvolvimento do classificador da qualidade da casca da manga. A partir de análises físico químicas de baixo custo, como, teor de fibra insolúvel em detergente neutro, teor de proteínas, sólidos solúveis totais, acidez total titulável e teor de umidade, foi desenvolvido um classificador computacional com exatidão de 100% e baixo custo.