Algoritmo K-Means para avaliação de aceitação sensorial de iogurtes light elaborados com Xilitol e Estévia / K-Means algorithm for assessing sensory acceptance of light yogurts made with Xylitol and Stevia

Authors

  • Daiana Aparecida de Carvalho
  • Gerson de Freitas Silva Valente

DOI:

https://doi.org/10.34117/bjdv7n7-546

Keywords:

Machine Learning, Análise Sensorial, Leite fermentado.

Abstract

Devido à grande procura por alimentos mais saudáveis as indústrias alimentícias vêm introduzindo no mercado os iogurtes diet e light. O presente estudo teve como finalidade avaliar sensorialmente iogurtes produzidos com edulcorantes naturais através um delineamento de mistura centroide simples com três repetições no ponto central totalizando 9 ensaios usando o algoritmo k-means. Foram processadas diferentes formulações utilizando estévia, xilitol e sacarose em proporções delimitadas. Foi utilizado a análise de aceitação do produto em que cinquenta consumidores avaliaram através de uma escala hedônica de nove pontos, os atributos impressão global e sabor. Com os resultados obtidos, foi usado o algoritmo k-means, sendo constatado a classificação do iogurte que usaram 100% da quantidade máxima de sacarose (537), a formulação 850 (100% da quantidade máxima de xilitol), a formulação 75 (50% xilitol, 50% açúcar da quantidade máxima) obtiveram os melhores resultados. A formulação classificada no cluster de pior aceitação foi a formulação 713 (100% da quantidade máxima de estévia). As formulações usadas como repetições e demais formulações que apresentavam estévia na formulação foram classificadas no cluster intermediário.

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Published

2021-07-26

How to Cite

de Carvalho, D. A., & Valente, G. de F. S. (2021). Algoritmo K-Means para avaliação de aceitação sensorial de iogurtes light elaborados com Xilitol e Estévia / K-Means algorithm for assessing sensory acceptance of light yogurts made with Xylitol and Stevia. Brazilian Journal of Development, 7(7), 74154–74163. https://doi.org/10.34117/bjdv7n7-546

Issue

Section

Original Papers