Predicción medinte redes neuronales artificales de la transferencia de masa en frutas osmoticmente deshidratadas / Mass transfer prediction by artifictial neural networks in osmotically behydrated fruits
Interciencia
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31(3): 206-210, mar. 2006. tab, graf
Artigo
em Espanhol
| LILACS
| ID: lil-449245
RESUMEN
Este trabajo tuvo como objetivo predecir las manifestaciones macroscópicas de los dos principales fenómenos de transferencia de masa en tres frutas (melón, lechosa y manzana) osmóticamente deshidratadas. Se consideró el efecto de cinco variables de proceso tipo de alimento, concentración de la solución osmótica, tamaño de la fruta, temperatura y tiempo de proceso, sobre la pérdida de agua y ganancia de sólidos de las frutas. Para ello se desarrolló un modelo neuronal artificial compuesto por cinco neuronas de entrada y dos capas ocultas de procesamiento de información compuestas por cinco neuronas cada una, utilizando funciones sigmoides como medio de comunicación, y dos neuronas de salida representando a las variables dependientes del modelo. La arquitectura neuronal desarrollada y entrenada mediante el algoritmo Levenberg-Mar-quardt permitió predecir más del 90 por ciento de la variabilidad de los datos en los dos fenómenos de transferencia estudiados, constituyéndose en un modelo alternativo a las ecuaciones paramétricas desarrolladas hasta el momento
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Índice:
LILACS (Américas)
Assunto principal:
Fenômenos Biológicos
/
Desidratação
/
Frutas
Tipo de estudo:
Estudo prognóstico
/
Fatores de risco
País/Região como assunto:
América do Sul
/
Venezuela
Idioma:
Espanhol
Revista:
Interciencia
Assunto da revista:
Medicina
Ano de publicação:
2006
Tipo de documento:
Artigo
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