Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Classification of the experimental data of the process of starch saccharification by SOM neural networks
Języki publikacji
Abstrakty
Celem niniejszej pracy była klasyfikacja danych procesu scukrzania skrobi z użyciem samoorganizujących się sztucznych sieci neuronowych (SSN). Przetestowano szereg konfiguracji SSN uzyskując wyraźny podział danych procesowych na 3 klasy obiektów odpowiadających różnym mechanizmom reakcji kontrolujących proces.
The aim of the work was the classification of the data of the process of starch saccharification by using the self-organising maps. Several configurations of the neural networks were tested obtaining an explicit division of process data into 3 classes of objects corresponding to different mechanisms of the reaction controlling the process.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
355--360
Opis fizyczny
Bibliogr. 4 poz.
Twórcy
autor
- Politechnika Łódzka, Wydział Inżynierii Procesowej i Ochrony Środowiska, ul. Wólczańska 213, 93-005 Łódź
autor
- Politechnika Wrocławska, Instytut Inżynierii Chemicznej i Procesowej, ul. Norwida 4/6, 50-373 Wrocław
autor
- Politechnika Łódzka, Wydział Inżynierii Procesowej i Ochrony Środowiska, ul. Wólczańska 213, 93-005 Łódź
Bibliografia
- [1] IGNOVA M., MONTAGUE G.A., WARD A.C., GLASSEY J., Fermentation seed quality analysis with self-organising neural networks, Biotechnol. Bioeng., 1999, 64, 82-91.
- [2] OSOWSKI S., Sieci neuronowe. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 1996.
- [3] HERTZ J., KROGH A., PALMER R.G., Wstęp do teorii obliczeń neuronowych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1993.
- [4] BRYJAK J., MURLIKIEWICZ K., ZBICIŃSKI I., STAWCZYK J., Application of artificial neural networks to modeling of starch hydrolysis by glucoamylase, Bioproc. Engn., 2000, 23, 351-357.
Uwagi
Pracę wykonano w ramach grantu badawczego KBN, nr 3T09C 03119.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-b9df385f-75cb-4022-895e-423b4f675f43