Prediccion mediante redes neuronales artificiales de la transferencia de masa en frutas osmoticamente deshidratadas

Résumé 0

"Este trabajo tuvo como objetivo predecir las manifestacionesmacroscópicas de los dos principales fenómenos de transferenciade masa en tres frutas (melón, lechosa y manzana) osmóticamentedeshidratadas. Se consideró el efecto de cinco variablesde proceso: tipo de alimento, concentración de la soluciónosmótica, tamaño de la fruta, temperatura y tiempo de proceso,sobre la pérdida de agua y ganancia de sólidos de las frutas.Para ello se desarrolló un modelo neuronal artificial compuestopor cinco neuronas de entrada y dos capas ocultas de procesamientode información compuestas por cinco neuronascada una, utilizando funciones sigmoides como medio de comunicación,y dos neuronas de salida representando a las variablesdependientes del modelo. La arquitectura neuronal desarrolladay entrenada mediante el algoritmo Levenberg-Marquardtpermitió predecir más del 90% de la variabilidad de losdatos en los dos fenómenos de transferencia estudiados, constituyéndoseen un modelo alternativo a las ecuaciones paramétricasdesarrolladas hasta el momento."