Artificial neural Network−Genetic algorithm modeling for moisture content prediction of savory leaves drying process in different drying conditions
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the application of a versatile approach for modeling and prediction of the moisture content of dried savory leaves using hybrid artificial neural network-genetic algorithm has been presented. Genetic Algorithm was used in order to find the best Feed Forward Neural Network (FFNN) structure for modeling and estimation of moisture content in the drying process of savory leaves. The experiments were performed at three air temperatures of 40, 60 and 80 °C and at three levels of relative humidity 20%, 30% and 40% and air velocity of 1, 1.5 and 2.0 m/s for drying the savory leaves in the forced conductive dryer. Optimized neural network by GA had two hidden layers with 9 and 17 neurons in first and second hidden layers, respectively. Mean Square Error (MSE) value (0.000094606) and correlation coefficient (0.9992) of FFNN-GA experiments showed that moisture content can be accurately predicted from the input variables: air temperature, airflow velocity, relative humidity and drying time. Moreover, results showed that the optimized neural network topology could denote the superior ability of this intelligent model for on-line prediction of the moisture content of Savory leaves in different drying conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».