پیش بینی محتوای رطوبتی پسته رقم اکبری با شبکه عصبی مصنوعی

Authors

(pages 45-56) a. baharlooei

m. omid

h. ahmadi

sh. rafiei

abstract

به منظور پیش بینی محتوای رطوبتی پسته رقم اکبری به کمک شبکه عصبی مصنوعی، آزمایشاتی در پنج سطح دمایی از 40 تا 80 درجه سانتی گراد، چهار سرعت جریان هوای ورودی بین 5/0 تا 2 متر بر ثانیه و در سه تکرار (جمعا 60 سری) در یک خشک کن لایه نازک انجام شد. رطوبت اولیه پسته در آغاز آزمایش ها 30 درصد بر پایه خشک بود. پس از انجام آزمایش ها داده ها به محیط شبکه عصبی مصنوعی منتقل شدند. به منظور توسعه مدلهای شبکه عصبی مصنوعی ابتدا داده ها به سه بخش آموزشی (70 درصد)، اعتبارسنجی (10 درصد) و آزمون (20 درصد) تقسیم شدند. شبکه ها با ساختار پرسپترون چند لایه به صورت دو، سه و چهارلایه آموزش داده شدند. معیار انتخاب بهترین شبکه بیشترین ضریب تبیین و کمترین مقدار متوسط مربع خطا (mse) بود. در پیش بینی محتوای رطوبتی پسته رقم اکبری شبکه سه لایه با ساختار 1-5-8-3 بهترین نتیجه را داد. این شبکه در لایه پنهان اول 8 نرون و در لایه پنهان دوم 5 نرون دارد. مقادیر ضریب تبیین و mse آن به ترتیب 9989/0 و می باشد. از نتایج تحقیق می توان در طراحی خشک کن های صنعتی بهره گرفت.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

پیش بینی محتوای رطوبتی پیاز خوراکی در طی فرآیند خشک کردن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

پیاز خوراکی به­عنوان منبع غذایی و همچنین مصارف دارویی، امروزه بسیار مورد توجه قرار گرفته است. با افزایش بیش از پیش تولید پیاز، نیاز به انبارداری، افزایش ماندگاری، کاهش ضایعات و استفاده از پودر پیاز بیشتر احساس می­شود. به­همین جهت خشک کردن این محصول به­عنوان یکی از راهکارهای عملی همواره مطرح می­باشد. امروزه با توجه به مزایای فناوری هوش مصنوعی، استفاده از شبکه­های عصبی مصنوعی در سطح وسیعی برای شب...

full text

پیش بینی محتوای رطوبتی پیاز خوراکی در طی فرآیند خشک کردن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

پیاز خوراکی به­عنوان منبع غذایی و همچنین مصارف دارویی، امروزه بسیار مورد توجه قرار گرفته است. با افزایش بیش از پیش تولید پیاز، نیاز به انبارداری، افزایش ماندگاری، کاهش ضایعات و استفاده از پودر پیاز بیشتر احساس می­شود. به­همین جهت خشک کردن این محصول به­عنوان یکی از راهکارهای عملی همواره مطرح می­باشد. امروزه با توجه به مزایای فناوری هوش مصنوعی، استفاده از شبکه­های عصبی مصنوعی در سطح وسیعی برای شب...

full text

کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی بارش زمستانه

پیش‌بینی بارش یکی از مهم‌ترین مسائل در زمینه مدیریت بهینه منابع آب در بخش‌های مختلف نظیر صنعت، شرب و کشاورزی است. پیش بینی بارش می تواند باعث جلوگیری از تلفات و خسارات ناشی از بلایای طبیعی شود. هدف از تحقیق حاضر پیش‌بینی بارش زمستانه استان خراسان رضوی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد. بدین منظور، ابتدا سری زمانی بارش متوسط منطقه‌ای به روش کریجینگ در طول دوره آماری به دست آورده شد. سپس...

full text

پیش بینی خواص فیزیکی پسته با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در طی فرآوری

شناخت خواص فیزیکی مغز پسته در فرآیندهای انتقال، خشک کردن، فرآوری، جداسازی، درجه بندی و ذخیره این محصول ارزشمند نقش اساسی ایفاء می کند. در این مطالعه، خواص فیزیکی پسته توسط مدل های مختلف شبکه ی عصبی شبیه سازی گردید. مدل های مختلف شبکه ی عصبی همراه با تابع های آستانه ی مختلف در پیش بینی مقادیر مساحت سطح، حجم، جرم و دانسیته ی ذره پسته مورد استفاده قرار گرفت. نتایج، نشان داد که که مدل شبکه ی عصبی ت...

full text

پیش بینی رسانایی گرمایی نانوسیال گرافن با مدل شبکه عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون

هدف از این مطالعه مدلسازی و پیش بینی رسانایی گرمایی نانو سیال گرافن به کمک شبکه عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون است. پارامترهای دمای نانوسیال، کسرحجمی و رسانایی گرمایی نانو ذره به عنوان ورودی شبکه در نظر گرفته شده است. بااطلاعات مربوط به اندازه گیری‌های تجربی محققین قبلی در مورد رسانایی گرمایی نانوسیال گرافن در دمای 25 تا 50 درجه سلسیوس و در کسر حجمی  005/0 تا 056/0 تست عملکرد شبکه انجام شده است....

full text

My Resources

Save resource for easier access later


Journal title:
پژوهش های علوم و صنایع غذایی ایران

جلد ۳، شماره ۱، صفحات ۰-۰

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023