Modeling of apple drying using artificial neural network (MLP)
محل انتشار: ششمین کنگره بین المللی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,644
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC06_216
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1388
چکیده مقاله:
In this study drying of apple was studied at different thickness and type of tray. Page model was tested to fit the moisture ratio of apple. Artificial neural network (ANN) is a technique with flexible mathematical structure which is capable of identifying complex non-linear relationship between input and output data. A multi layer perceptron (MLP) neural network was used to predict the moisture ratio of apple during drying. A 3-18-1 structure provided the least errors. In addition a three-layer feed-forward neural network was used to estimate the moisture ratio of apple. A backpropagation algorithm was developed (using MATLAB ) and applied to training and testing the network. It was found that the estimated moisture ratio by multi layer perceptron neural network is more accurate than Page’s model. The results were compared with experimental data. It was also found that moisture ratio decreased with increasing of drying time.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M Nikzad
Faculty of Chemical Engineering, Mazandaran University,
K Movagharnejad
Faculty of Chemical Engineering, Mazandaran University,
F Asghari Katisari
Faculty of Chemical Engineering, Mazandaran University,
S Fatemi
Faculty of Chemical Engineering, Mazandaran University,
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :