BR112021026105A2 - Método para prever uma ração e/ou matéria-prima de ração - Google Patents

Abstract

método para prever uma ração e/ou matéria-prima de ração. a presente invenção se refere a um método implementado por computador para prever uma ração e/ou matéria-prima de ração compreendendo as etapas de a) fornecer um espectro de infravermelho próximo de uma amostra de matéria-prima de ração e/ou ração desconhecida, b) transformar intensidades de absorção de comprimentos de onda ou números de onda no espectro da etapa a) para dar um vetor de consulta, c) fornecer um conjunto de vetores de banco de dados de uma população de espectros de matérias-primas de rações e/ou rações conhecidas, em que um valor discrepante é removido do conjunto de vetores de banco de dados, em que a etapa c) compreende ainda uma ou mais das opções c1) a c4) c1) removendo um par de vetores de banco de dados sendo os mais diferentes entre si em um conjunto de vetores de banco de dados do referido conjunto de vetores de banco de dados, c2) remover um vetor de banco de dados sendo, em média, o mais diferente dos outros vetores de banco de dados em um conjunto de vetores de banco de dados do referido conjunto de vetores de banco de dados, c3) remover um vetor de banco de dados sendo o mais diferente de todos os outros vetores de banco de dados em um conjunto de vetores de banco de dados do referido conjunto de vetores de banco de dados, c4) remover um vetor de banco de dados sendo o mais diferente do centroide de um conjunto de vetores de banco de dados do referido conjunto de vetores de banco de dados, d) calcular uma medida de similaridade e/ou uma medida de distância entre o vetor de consulta da etapa b) e cada vetor de banco de dados da etapa c) para dar um valor de similaridade para cada vetor de banco de dados com o vetor de consulta, e) classificar os valores de similaridade obtidos na etapa d) em ordem decrescente, quando uma medida de similaridade é calculada na etapa d) ou em ordem crescente, quando uma medida de distância é calculada na etapa d), em que, em qualquer caso, o vetor de banco de dados melhor classificado tem a maior semelhança com o vetor de consulta e f) atribuir a matéria-prima de ração e/ou matéria-prima do vetor de banco de dados com a maior similaridade na etapa e) à amostra da etapa a).