پیشبینی محتوای رطوبتی خشکشدن لایه‌نازک قارچ خوراکی به کمک شبکه‌های عصبی مصنوعی پس انتشار

نویسندگان
1 دانشیار گروه مکانیک ماشین‌های کشاورزی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس
2 استادیار گروه مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهر کرد
3 دانش‌آموخته کارشناسی‌ارشد مکانیک ماشین‌های کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس.
چکیده
چکیده قارچ خوراکی دکمه‎ای (Agaricus bisporus) به‌عنوان منبع غذای پرپروتئین و کم‌کالری و همچنین مصارف دارویی، امروزه بسیار موردتوجه قرارگرفته است. با افزایش بیش‌ازپیش تولید قارچ خوراکی نیاز به انبارداری، افزایش ماندگاری، کاهش ضایعات و استفاده از قارچ خشک‌شده بیشتر احساس می‌شود. به همین جهت خشک‌کردن این محصول به‌عنوان یکی از راهکارهای عملی همواره مطرح می‌باشد. امروزه با توجه به مزایای فناوری هوش مصنوعی استفاده از شبکه­های عصبی مصنوعی در سطح وسیعی برای شبیه‌سازی و پیش‌بینی پارامترهای موردنیاز در فرایندهای خشک‌کردن در حال رشد و توسعه است. هدف از انجام این تحقیق پیش‌بینی محتوای رطوبتی قارچ خوراکی دکمه­ای به کمک شبکه عصبی مصنوعی پس انتشار می‌باشد. در این تحقیق قارچ خوراکی دکمه­ای به‌صورت لایه‌نازک با استفاده از خشک‌کن هوای داغ در سه سطح دما C° 40، 50 و 60 و سه سطح سرعت جریان باد m/s 5/0، 7/0 و 1 خشک‌شده تا محتوای رطوبتی آن به 10% (بر پایه وزن خشک) برسد. مدل­های رگرسیونی و شبکه عصبی پیشرو با الگوریتم­های یادگیری لونبرگ- مارکوارت (trainlm) برای تخمین و پیش‌بینی میزان رطوبت لایه‌نازک قارچ استفاده شد. نتایج نشان داد که مدل رگرسیونی درجه دوم کامل با ضریب تبیین 97/0 و مجموع مربعات خطای 071/0 و همچنین شبکه عصبی با ساختار 1-18-20-3 با توابع آستانه سیگموئید و لگاریتمی در مقایسه با توپولوژی‌های دیگر نتایج بهتری را ارائه می‌کنند و دارای دقت قابل قبولی در تخمین رطوبت لایه‌نازک قارچ در هنگام خشک شدن دارد.
کلیدواژه‌ها

[1] Walde, S. G., V. Velu, T. Jyothirmayi and R. G. Math. (2006). Effects of pretreatments and drying methods on dehydration of mushroom.Journal of Food Engineering. 74: 108-115. 
[2]Hajizadeh,R. (1996). Investigating  ways to keep the edible mushroom slices and powder. A Publication of TarbiatModarres University. Tehran, Iran.
[3]Gogus, F. (1994). The effect of movement of solutes on millard reaction during drying. Ph.D. Thesis. Leeds University.
[4] Karathanos, T and G. Belessiotis. (1999). Application of a thin-layer equation to drying data of fresh and semi-dried Fruits.J. agric. Eng, 74, pp 355- 361.
[5]Kader, A.A., Heintz, C., Labavitch, J. and Rae, H. (1982). Studies related to the description and evaluation of pistachio nut quality. J. Amer. Soc. Hort. Sci, 107: 812-816.
[6] Wang, Z., J. Sun, X. Liao, F. Chen, G. Zhao, J. Wu, and X. Hu. (2007). Mathematical modeling on hot air drying of thin layer apple pomace. Food Research International, 40, pp 39–46.
[7] AOAC. (1980). Official methods of analysis (13th ed). Washington, DC Association of Official Analytical Chemists.
[8]Mohajeran, S. H. (2005). Development of Experimental Infrared Radiation Dryer for Rough Rice Drying. A Publication of TarbiatModarres University. Tehran, Iran.
[9] Arora, S., U.S. Shivhare, J. Ahmed & G.S.V. Raghvan. (2003). Drying kinetics of AgaricusBisporus and pleurotus Florida mushrooms.Transactions of the ASAE.46:721- 724.
[10] Cao, W., Y. Nishiyoma& S. Koide. (2003). Thin- layer drying of maitake mushroom analyzed with a simplified model. Journal of Biosystem Engineering.85:331- 337.
[11] Pankaj, B. P. & G. P. Sharma. (2006). Effective moisture diffusivity of onion slices undergoing infrared convective drying. 93(3): 285-291.
[12] Schalkoff.R.J. (1997). Artificial neural networks, McGraw-Hill.
[13] Dayhoff, J. E. (1990). Neural Network Principles. Prentice-Hall International, U.S.A
[14] Farkas, I., Remenyi, P. and Biro, A. (2000).A neural network topology for modelling grain drying. Computers and Electronics in Agriculture, 26: 147-158.