Clasificacion de marihuana en nacional y extranjera empleando cromatografia gaseosa y tecnicas de reconocimiento de patrones

El trabajo presenta un método rápido y eficaz para clasificar en nacional o extranjera muestras de marihuana de origen desconocido, empleando la cromatografía gaseosa y técnicas de reconocimiento de patrones. Para el estudio, se emplearon 54 muestras procedentes de recalos y 25 de siembras incautadas en territorio nacional. Se utilizó, como material herbario, las hojas de la planta, las cuales fueron sometidas a un proceso de secado, trituración, extracción y purificación para la obtención de los extractos. Se obtuvieron los perfiles cromatográficos empleando la cromatografía gaseosa y el cannabidiol como estándar externo. Se demostró la linealidad del detector FID y la precisión del método. Los cromatogramas fueron alineados y normalizados para eliminar el error de inyección. Para la exploración de los datos se aplicó el método de los componentes principales, previo preprocesamiento de los mismos, con técnicas de normalización y centrado en la media. Con dos componentes principales se logró explicar más del 90 % de la variabilidad de la nube de datos, y se demuestra la factibilidad de una diferenciación entre los dos tipos de marihuana. Para la selección del modelo óptimo de clasificación fueron probados nueve clasificadores sobre el conjunto de entrenamiento, resultando el método de los K-vecinos más cercanos conocido como K-NN; el de mejores resultados con un 1,39 % de error total en el entrenamiento y 3,9 % en la validación con muestras externas, índices adecuados para la clasificación de muestras complejas.