پیشبینی تاثیر تیمارهای ازن، کیتوزان و دما بر میزان اسیدیته خرمای مضافتی در طول دوره نگهداری با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی | ||
| مجله علوم و صنایع غذایی ایران | ||
| Article 11, Volume 14, Issue 67, 1396, Pages 114-107 PDF (449.7 K) | ||
| Authors | ||
| حمید سرحدی* 1; محمد حسین حداد خداپرست2; ناصر صداقت2; محبت محبی2; الناز میلانی3 | ||
| 1استادیار گروه علوم و صنایع غذایی، واحد بم، دانشگاه آزاد اسلامی، بم، ایران. | ||
| 2دانشیارگروه علوم و صنایع غذایی دانشگاه فردوسی مشهد | ||
| 3دانشیار گروه فرآوری مواد غذایی، پژوهشکده علوم و فناوری مواد غذایی جهاد دانشگاهی مشهد | ||
| Abstract | ||
| چکیده رطب مضافتی یکی از ارقام شناخته شده و خوشمزه بوده که معمولا جزو خرماهای مرطوب طبقهبندی شده و به رنگ قرمز تیره متمایل به سیاه و دارای بافت نرم میباشد. این خرما سومین رقم اقتصادی کشور بعد از سعمران و شاهانی بوده و با توجه به اهمیت تغییرات میزان اسیدیته در کیفیت آن، در این پژوهش تغییرات اسیدیته در طول دوره نگهداری توسط شبکه عصبی مصنوعی پیشبینی گردید. به همین منظور از گاز ازن، پوشش خوراکی کیتوزان و دماهای مختلف (5، 15 و25 درجه سانتیگراد) بعنوان راهکارهایی جهت افزایش ماندگاری رطب مضافتی در طی نگهداری (به مدت 60 روز) استفاده شد و هر 3 روز اسیدیته خرماها اندازه گیری شد. ازن، پوشش خوراکی کیتوزان و دماهای مختلف به عنوان ورودی شبکه عصبی مصنوعی مورد استفاده قرار گرفتند. نتایج این تحقیق نشان داد، شبکه عصبی مصنوعی newff با توپولوژی 1-17-4 ضریب همبستگی 99264/0 و میانگین مربعات خطای 0013/0 با بکارگیری تابع فعالسازی تانژانت سیگموئید هایپربولیکی و الگوی یادگیری لونبرگ – مارکوات[1] به عنوان بهترین مدل عصبی در پیشبینی تغییرات میزان اسیدیته میباشد. در مجموع میتوان گفت شبکه عصبی مصنوعی روشی قابل اطمینان برای مدلسازی و پیشبینی تغییرات اسیدیته خرما و محصولات مشابه میباشد. [1]. Levenberg Marquardt | ||
| Keywords | ||
| کلمات کلیدی: ازن; خرما; شبکه عصبی مصنوعی; کیتوزان | ||
|
Statistics Article View: 111 PDF Download: 154 |
||
| Number of Journals | 45 |
| Number of Issues | 2,174 |
| Number of Articles | 24,684 |
| Article View | 25,076,742 |
| PDF Download | 17,776,715 |