| Resumo: | O autor propõe um método de análise, denominado algoritmo BARCOR, que recorre ao ("Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution"), regressão linear múltipla, análise de agrupamentos ("cluster analysis") e modelos de árvore para seleccionar o número mínimo de atributos da qualidade da cortiça, para o fabrico de rolhas, necessários para classificar eficientemente amostras deste material. Utiliza o algoritmo BARCOR para mostrar que é possível classificar amostras de cortiça recorrendo a um menor número de atributos, e com melhores índices de comportamento dos algoritmos de agrupamento usados. Na situação de igualdade de ponderação dos atributos, mostra bastarem as seguintes quatro características da cortiça, para este efeito: força correspondente ao binário máximo, ângulo correspondente ao binário máximo, área máxima dos poros da barriga, área máxima dos poros transversais. Ponderando os atributos, reduz este número a três: calibre, área máxima dos poros da barriga, área máxima dos poros transversais. Propõe um modelo de quatro variáveis e outro de três, para se obter, preliminar e expeditamente, um ordenamento relativo das amostras de cortiça que se queiram classificar.
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