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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14766| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Relationship Between Chemical Components and Aroma Profiles: A Machine Learning-Based Approach |
| Autor : | Vélez Malo, Gabriel Flores Figueroa, David Sebastián Lanas Terán, Carolina |
| Director de Tesis : | Baldeón Calisto, María Gabriela, dir. |
| Descriptores : | Optimización de procesos industriales - Inteligencia artificial - Tesis y disertaciones académicas |
| Fecha de publicación : | 8-may-2025 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniería Industrial), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2025 |
| Páginas : | 50 h. |
| Acceso: | openAccess |
| Resumen : | Este trabajo investiga la relación predicha entre la estructura química y la percepción olfativa utilizando algoritmos de aprendizaje automático. La colección contiene 44 descriptores de olor para 5,855 moléculas, cada una representada por su SMILES isomérico. Los datos fueron recopilados de bases de datos públicas y privadas y limpiados tras un exhaustivo preprocesamiento. Para traducir los SMILES a un lenguaje comprensible para el aprendizaje automático, se aplicaron las Morgan Fingerprints, creando dos conjuntos de datos con dos valores de radio diferentes (2 y 3)... |
| Descripción : | This work investigates the predicted link between chemical structure and olfactory perception using machine learning algorithms. The collection contains 44 odor descriptors for 5,855 molecules, each of which is represented by its isomeric SMILES. It was collected from public and private databases and cleaned after extensive preprocessing. To translate SMILES into a machine learning language, Morgan Fingerprints were applied creating two datasets with two different radius values (2 and 3)... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14766 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Industrial |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 212365-320269-322915.pdf | Texto completo | 933.45 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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