Effect of model selection approach obtained by machine learning tools on predicting the volume reduction of plant-based dehydrated foods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has identified eight key factors—product type, initial moisture content, pretreatment method, drying technology, temperature, pressure, microwave power, and sample thickness—that influence the shrinkage coefficient in dehydrated foods. Despite this understanding, there is a lack of comprehensive studies exploring the effect of model selection on predicting shrinkage. This study aims to evaluate the impact of different artificial intelligence (AI) model selection approaches on the prediction accuracy of the shrinkage coefficient for dehydrated foods. Specifically, we compare the performance of three AI techniques: Extreme Learning Machine (ELM), Evolutionary Polynomial Regression (EPR), and Group Method of Data Handling (GMDH). Our findings provide valuable insights into the role of model selection in enhancing the predictive accuracy of AI-driven models for food dehydration processes. To achieve this, two model selection approaches were considered: 1) prioritizing higher accuracy and minimizing error, and 2) conducting a comprehensive evaluation of the overall performance of the input variables. The obtained results showed that product type, drying technology, and temperature were consistently involved in the most effective model combinations, underscoring their critical relevance in accurately estimating the shrinkage coefficient. However, the most accurate model involved five inputs (product, technology, temperature, initial moisture content, and pretreatment), was developed with ELM, and produced a correlation coefficient of 0.8713, a root mean square error of 0.0897, and a Nash-Sutcliffe efficiency of 0.7534. EPR and GMDH models had simpler structures than ELM but lower accuracy. An external validation of the models suggested that selecting input combinations according to a comprehensive assessment of the inputs’ global performances lead to models being more generalizable. Therefore, the model selection approach was found to be critical for predicting shrinkage. The developed models can be used for quick estimation of volume reduction in foods during drying and thus can help in process design and optimization for improved structural properties of dried products. • The method of selecting input combinations influences final model performance. • Product type, drying method, and temperature are critical factors for food shrinkage. • Model generalization can be improved after a thorough input performance assessment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle