Artificial Neural Network-Based Predictive Model for Bacterial Growth in a Simulated Medium of Modified-Atmosphere-Packed Cooked Meat Products
Notice bibliographique
Résumé
The data of Devilieghere et al. (Int. J. Food Microbiol. 1999, 46, 57--70) on bacterial growth in a simulated medium of modified-atmosphere-packed cooked meat products was processed for estimating maximum specific growth rate mu(max) and lag phase lambda of Lactobacillus sake using artificial neural networks-based model (ANNM) computation. The comparison between ANNM and response surface methodology (RSM) model showed that the accuracy of ANNM prediction was higher than that of RSM. Two-dimensional and three-dimensional plots of the response surfaces revealed that the relationships of water activity a(w), temperature T, and dissolved CO(2) concentration with mu(max) and lambda were complicated, not just linear or second-order relations. Furthermore, it was possible to compute the sensitivity of the model outputs against each input parameter by using ANNM. The results showed that mu(max) was most sensitive to a(w), T, and dissolved CO(2) in this order; whereas lambda was sensitive to T the most, followed by a(w), and dissolved CO(2) concentrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».