Modelowanie procesów przetwórczych z użyciem sztucznych sieci neuronowych

• Autorzy: Langman J. , Pedryc N.

Warianty tytułu

EN

Modelling of food-processing with the use of artificial neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Na jakość produktów w największym stopniu wpływa surowiec zastosowany w procesie. Przygotowanie surowców oraz sam proces przetwórczy można traktować jako procesy powtarzalne, jednakże surowiec jako materiał biologiczny cechuje się dużym zróżnicowaniem występującym w obrębie tej samej odmiany. Podjęto więc prace mające na celu powiązanie cech jakościowych surowca z gotowym produktem. Do realizacji modelowania procesu wypieku zastosowano SSN. W pracy przedstawiono optymalną architekturę sztucznej sieci neuronowej do realizacji postawionego celu.

EN

Raw product used in the process has most significant impact on the quality of product. Preparation of raw products and processing itself may be treated as repeatable processes, however raw product consisting of biological material is characterised by high diversification occurring within the same variety. Therefore, measures have been taken in order to link qualitative properties of raw product with finished product. The ANN have been employed to carry out baking process modelling. The work presents an optimal artificial neural network architecture allowing to achieve a defined goal.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna sieć neuronowa; wypiek chleba; jakość pieczywa

EN

artificial neural network; bread baking process; bread quality

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 14, nr 7
• Strony: 105--111
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Langman J.

autor

Pedryc N.

• Katedra Inżynierii Mechanicznej i Agrofizyki, Uniwersytet Rolniczy w Krakowie,

Bibliografia

• Horubałowa A., Haber T. 1994. Analiza techniczna w piekarstwie. Wydawnictwa Szkolne i Pedagogiczne. Warszawa. ISBN 83-02-02615-8.
• Drzazga B. 1980. Analiza techniczna w przemyśle spożywczym. Wydawnictwa Szkolne i Pedagogiczne. Warszawa. ISBN 83-02-06665-6.
• Tadeusiewicz R., Gonciarz T., Borowik B., Leper B. 2007. Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#. Polska Akademia Umiejętności Kraków. ISBN 978-83-60183-53-3.
• Żurada J., Barski M., Jędruch W. 1996. Sztuczne sieci neuronowe. Wydawnictwo Naukowe PWN. Warszawa. ISBN 83-01-12106-8.
• Osowski S. 1996. Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT Warszawa. ISBN 83-2-04-2197-7.