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Enregistrement W2114903657 · doi:10.1111/j.1745-4530.2002.tb00571.x

MODELING AND OPTIMIZATION OF CONSTANT RETORT TEMPERATURE (CRT) THERMAL PROCESSING USING COUPLED NEURAL NETWORKS AND GENETIC ALGORITHMS

2002· article· en· W2114903657 sur OpenAlexaff
C.R. CHEN, Hosahalli S. Ramaswamy

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Process Engineering · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetortAlgorithmArtificial neural networkThermal diffusivityGenetic algorithmThermal conductionThermalGeneralizationMathematicsComputer scienceMaterials scienceBiological systemThermodynamicsEngineeringMathematical optimizationArtificial intelligencePhysicsMathematical analysisComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Coupled artificial neural network (ANN) models and genetic algorithms (GA) were applied for developing prediction models and for optimization of constant temperature retort (CRT) thermal processing of conduction heating foods. ANN prediction models were developed for process time (Pt), average quality retention (Qv), surface cook value (Fs), equivalent energy consumption (En), final temperature difference (Tg) at can center, and lethality ratio (p, heating/total lethality). The processing conditions as inputs for ANN models were as follows: retort temperature (RT = 110–140C), thermal diffusivity (α= 1.1–2.14*10−7m2/s), volume of can (V = 1.64–6.55*10−4m3), ratio of height to diameter of can (Rdh= 0.2–1.8), total desired lethality value (F0= 5–10 min) at can center and quality kinetic destruction parameters: decimal destruction time (Dq– 150–300 min) and their temperature dependence (zq= 15–40C). The data for training and testing ANN models were obtained from a finite difference computer simulation program. A second order central composite design was used for constructing the experimental data for training ANN models, while an orthogonal experimental design with 6 factors and 3 levels was used for the generalization of trained ANN models. ANN model linked Genetic Algorithms (GA) were employed for searching for the optimal quality retention and corresponding retort temperature, and for investigating the effects of main processing factors. ANN‐based prediction models successfully described the various outputs of CRT thermal processing (correlation coefficients: R2 > 0.98; relative errors: Er ≤ 3%). The coupled ANN‐GA models, verified under several typical processing conditions, could be effectively used for optimization of CRT thermal processing. The main processing conditions and their interactions in the order of their importance with respect to the optimal quality retention and corresponding retort temperature were: V >zq >Rdh >; and zq >Fd > Rdh >V, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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