Análise gráfica de correlações entre níveis de aceitação dos consumidores, longevidade e silagem de fragrâncias, através de redes neurais artificiais e análise de componentes principais
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v9i6.3192Palavras-chave:
Perfumes; Fragrâncias; Redes neurais artificiais; Indicadores de desempenho; PCA.Resumo
A indústria de fragrâncias e flavorizantes (F&F) movimenta milhões de dólares em todo o mundo e é responsável pelas características olfativas de produtos de higiene pessoal, perfumaria, cosméticos, house holding e todo e qualquer produto que contenha um aroma produzido artificialmente. A pesquisa e o desenvolvimento de novas fragrâncias estão concentrados entre as 5 maiores casas de fragrâncias do mundo e por essa razão há uma grande preocupação em manter o sigilo entre os processos criativos dessas empresas. Esse mercado de competição acirrada limita a capacidade de inovação na criação de novos produtos ao que costuma fazer sucesso no mercado e as estatísticas de aceitação do quem vem sendo proposto entre as concorrentes. Essas empresas se restringem cada vez mais a inovar dentro de um universo lançado anteriormente, produzindo flankers- versões de produtos já consagrados no mercado. Dessa forma, esse artigo possui como objetivo analisar graficamente dados de uma biblioteca virtual de perfumaria, modelados através de rede neural múltipla camada retroalimentada e rede neural de retropropagação resiliente, validadas através de análise de componentes principais. A análise gráfica fornece a interpretação das correlações existentes entre níveis de aceitação do consumidor para um perfume e os indicadores de desempenho dessa fragrância. Esse estudo reitera a existência de correlações entre o perfil de consumo do usuário e as propriedades das fragrâncias, embasando futuros estudos de formulação exclusiva de composições personalizadas individualmente para grupos ou indivíduos, demonstrando potencial uso na engenharia de perfumes.
Referências
Aggarwal, C. C., Al-Garawi, F., & Yu, P. S. (2001). Intelligent Crawling on the World Wide Web with Arbitrary Predicates.
Branca, A., Simonian, P., Ferrante, M., Novas, E., & Negri, R. M. (2003). Electronic nose based discrimination of a perfumery compound in a fragrance. Sensors and Actuators B: Chemical, 92(1–2), 222–227. https://doi.org/10.1016/S0925-4005(03)00270-3
Carles, J. (1968). A method of creation and perfumery- Part 1. Soap , Perfumery & Cosmetics.
Cleto, P., Ferreira, R., Gomes, R., & Rodrigues, M. T. (2010). Reconhecimento de Acordes Musicais: Uma Abordagem Via Perceptron Multicamadas. Mecánica Computacional, 29(93), 9169–9175. Retrieved from https://cimec.org.ar/ojs/index.php/mc/article/view/3659
Devecchi, R. (2015). O marketing olfativo no varejo ! São Paulo. Retrieved from http://www.raiingredients.com.br/extra1.pdf
Dias, S. M., & da Silva, R. R. (1996). Perfumes- Uma Química Inesquecível. Química Nova Na Escola.
Haykin, S. (1990). Neural Networks and Learning Machines. Hamilton, Ontario, Canada.
Hongyu, K., Sandanielo, V. L. M., & Oliveira Junior, G. J. (2015). Principal Component Analysis: theory, interpretations and applications. Engineering and Science, 5(1), 83–90. https://doi.org/10.18607/ES20165053
Ludwig Junior, O., & Costa, E. M. M. (2007). Redes Neurais - Fundamentos e Aplicações com Programas em C (1st ed.). Rio de Janeiro: Editora Ciência Moderna.
Mata, V. G., Gomes, P. B., & Rodrigues, A. E. (2005a). Engineering perfumes. AIChE Journal, 51(10), 2834–2852. https://doi.org/10.1002/aic.10530
Mata, V. G., Gomes, P. B., & Rodrigues, E. (2005b). Effect of Nonidealities in Perfume Mixtures Using the Perfumery Ternary Diagrams (PTD) Concept. Industrial & Engineering Chemistry Research, 4435–4441. https://doi.org/10.1021/ie048760w
Menczer, F., Pant, G., & Srinivasan, P. (2003). Topical web crawlers: Evaluating adaptive algorithms. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/228755990_ Topical_web_crawlers_Evaluating_adaptive_algorithms
Morais, E. C. (2010). Reconhecimento de Padrões e Redes Neurais Artificiais em Predição de Estruturas Secundárias de Proteínas. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Retrieved from https://www.cos.ufrj.br/uploadfile/1277729485.pdf
Reis, T. (2013). Algoritmo Rastreador Web Especialista Nuclear.
Soares, A., Dorlivete, P., Shitsuka, M., Parreira, F. J., & Shitsuka, R. (2018). METODOLOGIA DA PESQUISA CIENTÍFICA. Santa Maria, RS. Retrieved from https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1
Sobrinho, J. L. V. (2019). Rastreador Web Não Supervisionado para Aquisição, Enriquecimento e Predição de Dados de Usuários de Redes Sociais por Intermédio de Métodos de Inteligência Computacional.
Teixeira, M. A., Barrault, L., Rodr, O., Carvalho, C. C., & Rodrigues, E. (2014). Perfumery Radar 2 . 0 : A Step toward Fragrance Design and Classi fi cation. Industrial & Engineering Chemistry Research.
Teixeira, M. A., Rodríguez, O., Gomes, P., Mata, V., & Rodrigues, A. E. (2013). Perfume engineering : design, performance and classification. Elsevier Science.
Teixeira, M. A., Rodríguez, O., Gomes, P., Mata, V., Rodrigues, A. E., Teixeira, M. A., … Rodrigues, A. E. (2013). Chapter 3 – Performance of Perfumes. In Perfume Engineering (pp. 61–94). https://doi.org/10.1016/B978-0-08-099399-7.00003-1
Teixeira, M. A., Rodríguez, O., & Rodrigues, A. E. (2010). Perfumery radar: A predictive tool for perfume family classification. Industrial and Engineering Chemistry Research, 49(22), 11764–11777. https://doi.org/10.1021/ie101161v
Vera G. Mata, *, Paula B. Gomes, and, & Rodrigues, A. E. (2005). Effect of Nonidealities in Perfume Mixtures Using the Perfumery Ternary Diagrams (PTD) Concept. https://doi.org/10.1021/IE048760W
Verzbickas, A., Mocelin, E. F., Neto, M. B. de S., & Siega, R. T. (2013). RELATÓRIO WEB CRAWLERS.
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