prikaz prve stranice dokumenta Primjena kemometrijskih metoda i prediktivnih matematičkih modela u razvrstavanju i analizi sirovina
  Preuzmi
PDF 1.69 MB
diplomski rad
Primjena kemometrijskih metoda i prediktivnih matematičkih modela u razvrstavanju i analizi sirovina
2017. urn:nbn:hr:109:609642
Bošnjaković, Zvonimir
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Prehrambeno-tehnološki fakultet Osijek
Zavod za procesno inženjerstvo
Katedra za modeliranje, optimiranje i automatizaciju

Citirajte ovaj rad

Bošnjaković, Z. (2017). Primjena kemometrijskih metoda i prediktivnih matematičkih modela u razvrstavanju i analizi sirovina (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Prehrambeno-tehnološki fakultet Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:609642

Bošnjaković, Zvonimir. "Primjena kemometrijskih metoda i prediktivnih matematičkih modela u razvrstavanju i analizi sirovina." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Prehrambeno-tehnološki fakultet Osijek, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:609642

Bošnjaković, Zvonimir. "Primjena kemometrijskih metoda i prediktivnih matematičkih modela u razvrstavanju i analizi sirovina." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Prehrambeno-tehnološki fakultet Osijek, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:609642

Bošnjaković, Z. (2017). 'Primjena kemometrijskih metoda i prediktivnih matematičkih modela u razvrstavanju i analizi sirovina', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Prehrambeno-tehnološki fakultet Osijek, citirano: 12.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:609642

Bošnjaković Z. Primjena kemometrijskih metoda i prediktivnih matematičkih modela u razvrstavanju i analizi sirovina [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Prehrambeno-tehnološki fakultet Osijek; 2017 [pristupljeno 12.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:609642

Z. Bošnjaković, "Primjena kemometrijskih metoda i prediktivnih matematičkih modela u razvrstavanju i analizi sirovina", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Prehrambeno-tehnološki fakultet Osijek, Osijek, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:609642

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:109:609642
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrimjena kemometrijskih metoda i prediktivnih matematičkih modela u razvrstavanju i analizi sirovina
Naslov (engleski)Application of chemometric methods and predictive mathematical models in classification and analysis of raw materials
AutorZvonimir Bošnjaković
MentorDamir Magdić (mentor)
MentorDaniela Horvat (komentor)
Član povjerenstvaĐurđica Ačkar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDamir Magdić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDaniela Horvat (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAntun Jozinović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Prehrambeno-tehnološki fakultet Osijek
(Zavod za procesno inženjerstvo)
(Katedra za modeliranje, optimiranje i automatizaciju)
Osijek
Datum i država obrane2017-12-22, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		BIOTEHNIČKE ZNANOSTI
Prehrambena tehnologija
Sažetak
24 različita kultivara pšenice tijekom 12 godina uzgajani su na poljima Poljoprivrednog instituta u Osijeku. Vrijednosti 22 svojstva zrna, brašna i tijesta određene su laboratorijskim analizama na raznim uređajima i pomoću različitih metoda. Na zapisanim setovima podataka prvo je izvedena opisna statistika te su izračunate srednje vrijednosti, standardna devijacija, koeficijent varijabilnosti, minimumi i maksimumi svakog svojstva te medijan. Opisnom statistikom objašnjena je dinamika promjena tijekom analiziranog razdoblja od 12 godina (2005.-2016.). Kemometrijskim metodama ispitivana je povezanost između svojstava pšeničnog zrna, brašna i tijesta kroz period od 10 godina (2005.-2014.). Kroz to razdoblje napravljena je analiza glavnih komponenti, klasterska analiza i regresijska analiza metodom najmanjih kvadrata te su kreirani prediktivni matematički modeli za izračunavanje tri izabrana svojstva. Nakon validacije navedenih prediktivnih modela kroz sljedeće dvije godine (2015. i 2016.) zaključeno je da je samo jednim modelom moguće predvidjeti željenu zavisnu varijablu svojstva s više od 97 % točnosti dok je točnost u ostala dva modela oko 65 %. Analizom glavnih komponenata pomoću programskog paketa „Statistica ver.13“ utvrđeno je da je moguće opisati varijabilnost cijelog skupa podataka sa 95 % točnosti pomoću samo sedam glavnih komponenata tj. sedam svojstava. Klasterskom analizom grafički je prikazana povezanost vrijednosti svojstava.
Sažetak (engleski)
24 different wheat cultivars for 12 years were cultivated in the fields of the Agricultural Institute in Osijek. Values of 22 properties of grain, flour and dough were determined by laboratory analyzes on various devices by different methods. Descriptive statistics showed the dynamics of changes during the analyzed period (2005-2016) and arithmetic mean, standard deviation, variability coefficient, minimum and maximum of each property and median were calculated. The chemometric methods investigated the relationship between the properties of wheat, flour and doughover a period of 10 years (2005 - 2014). At this time, principal components analysis, cluster analysis and partial least squares regression were made, and predictive mathematical models were created to calculate the three selected properties. After validation of these predictive models over the next two years (2015 and 2016) it was concluded that only one model can predict the desired dependent variable property with more than 97% accuracy while the other two models have only about 65% accuracy. Analyzing the main components using the "Statistica ver.13“ package, it has been found that it is possible to describe the variability of a complete data set with 95% accuracy using only seven main components. Cluster analysis graphically shows the relationships of property values.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:109:609642
Studijski programNaziv: Prehrambeno inženjerstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka prehrambenog inženjerstva (mag. ing. techn. aliment.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2018-01-22 09:03:39