[en] For developing qualitative or quantitative applications with spectroscopic data, such as near infrared spectroscopy (NIRS), different methodologies have been proposed in the mathematical statistical and computer science literature. Useful chemometrical alternatives have emerged, such as support vector machines (SVM), widely used for modeling multivariate and non-linear systems. These methods are usually compared using the classification performance and the success of results. The aim of the present work was to develop and validate a robust, accurate and fast discriminant methodology based on NIRS data to detect presence of animal meals in feedstuffs. A linear method, modified partial least square (PLS) analysis and one non-linear method (SVM) were studied. Results showed that modified PLS model allows obtaining coefficients of determination for cross validation around 0.97. Applying SVM strategy no false negatives were detected during training step. With both strategies the lowest percentage of misclassified samples on external validation was achieved with SVM, 0% with certified standard samples containing from 0.05% to 4% of animal meals. These results show SVM strategy as a robust method of classification for detecting animal meals in feedstuffs using NIRS methodology.

[es] Para el desarrollo de aplicaciones cualitativas o cuantitativas con datos espectrosc&oacute;picos, como los obtenidos mediante espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS), se han propuesto diferentes metodolog&iacute;as basadas en la estad&iacute;stica matem&aacute;tica y la literatura inform&aacute;tica. Entre las alternativas quimiom&eacute;tricas, han surgido las m&aacute;quinas de vectores soporte (SVM), ampliamente utilizadas para el modelado no linear de sistemas de m&uacute;ltiples variables. Estos m&eacute;todos quimiom&eacute;tricos de clasificaci&oacute;n se eval&uacute;an en base al porcentaje de aciertos. El objetivo del presente trabajo ha sido desarrollar y validar una metodolog&iacute;a s&oacute;lida, discriminante, precisa y r&aacute;pida haciendo uso de la informaci&oacute;n NIRS para detectar la presencia de harinas animales, prohibidas en piensos compuestos para determinadas especies. Para ello, se evaluaron dos estrategias quimiom&eacute;tricas diferentes, un m&eacute;todo lineal modificado basado en m&iacute;nimos cuadrados parciales y un m&eacute;todo de an&aacute;lisis no lineal basado en m&aacute;quinas de vectores soporte. Los resultados mostraron que el modelo modificado PLS permite obtener coeficientes de determinaci&oacute;n para la validaci&oacute;n cruzada en torno a 0,97. En lo referente al SVM, con esta estrategia no se detect&oacute; ning&uacute;n falso negativo. Con ambas estrategias el porcentaje m&aacute;s bajo de la clasificaci&oacute;n err&oacute;nea de las muestras en una validaci&oacute;n externa se logr&oacute; con SVM, 0% utilizando muestras patr&oacute;n certificadas con un contenido en harinas animales entre el 0,05% y el 4%. Los resultados obtenidos han demostrado que la estrategia SVM es el m&eacute;todo m&aacute;s robusto de clasificaci&oacute;n para la detecci&oacute;n de harinas animales en piensos mediante metodolog&iacute;a NIRS.