Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: artificial neural nets

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie sieci neuronowej MLP z propagacją wsteczną błędów jako metody modelowania cech reologicznych surowych farszów mięsnych

Balejko J., Zapletal P., Balejko E

Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego

2013

nr 1

64--68

Celem badań była ocena możliwości analizy danych przy użyciu sztucznych sieci neuronowych do modelowania i prognozowania cech reologicznych surowych farszów mięsnych o założonym składzie surowcowym. Materiał badawczy stanowiło mięso wieprzowe, wołowe, słonina wieprzowa, zamienniki tłuszczu, lód oraz mieszanka peklująca. Surowy farsz mięsny w różnych proporcjach składników poddawano analizie instrumentalnej w celu wyznaczenia 7 wyróżników właściwości lepkosprężystych farszu. Zaprojektowano model sztucznej sieci neuronowej o architekturze perceptronu wielowarstwowego 7:7–11–7:7 i poddano ją procesowi uczenia metodą wstecznej propagacji błędu w celu rozpoznawania i przewidywania 7 parametrów składających się na charakterystykę tekstury farszów mięsnych.

The aim of the study was to elaborate a method of modelling and forecasting rheological features which could be applied to raw minced meat at the stage of mixture preparation with a given ingredient composition. The investigated material contained pork and beef meat, pork fat, fat substitutes, ice and curing mixture in various proportions. Seven parameters were measured for each sample of raw minced meat. Then, the neural network model of multi-layer perceptron architecture 7:7–11–7:7 was designed and trained with back propagation algorithm in order to predict texture features. Statistical analysis of the results revealed, that artificial neural network model is able to predict rheological parameters a of raw minced meat.

Application of artificial neural nets for the EB flue gas treatment control

Moroz Z., Sowiński B., Boużyk J.

Nukleonika

1999

Vol. 44, nr 3

411-428

The artificial neural net (ANN) technique has been studied as a tool for model calculations and control of the industrial exhaust gas purification systems employing the electron beam irradiation. As a simulator of multiparameter events from the installation, a simple analytical model was applied giving a reasonably good agreement with experimental data available. Various learning strategies of the ANN have been tested. Advantage of the ANN technique over other methods is discussed.

Zbadano użyteczność techniki sztucznych sieci neuronowych do obliczeń modelowych i sterowania instalacją oczyszczania spalin metodą wiązki elektronów. Jako symulatora wieloparametrycznego zbioru danych, uzyskiwanego z instalacji użyto prostego modelu matematycznego, dającego rozsądną zgodność z istniejącymi danymi doświadczalnymi. Przedyskutowano zalety sieci neuronowych w porównaniu z innymi metodami.