Effect of model selection approach obtained by machine learning tools on predicting the volume reduction of plant-based dehydrated foods
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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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».