Rapid Detection and Quantification of Adulterants in Fruit Juices Using Machine Learning Tools and Spectroscopy Data

  1. Calle, J.L.P.
  2. Barea-Sepúlveda, M.
  3. Ruiz-Rodríguez, A.
  4. Álvarez, J.Á.
  5. Ferreiro-González, M.
  6. Palma, M.
Revista:
Sensors

ISSN: 1424-8220

Año de publicación: 2022

Volumen: 22

Número: 10

Tipo: Artículo

DOI: 10.3390/S22103852 GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor
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