مدل سازی شرایط استخراج ترکیبات آنتی اکسیدانی گیاه چای کوهی با روش پاسخ سطح، شبکه عصبی مصنوعی و هیبرید شبکه عصبی- الگوریتم ژنتیک
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 47
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_FSCT-19-122_023
تاریخ نمایه سازی: 30 آبان 1402
چکیده مقاله:
اکسیداسیون چربی ها یکی از مهمترین دلایل کاهش کیفیت روغن ها و چربی ها می باشد که لزوم استفاده از آنتی اکسیدان ها را به عنوان یک افزودنی در مواد غذایی مطرح می نماید. گیاه چای کوهی با نام علمی Stachys Lavandulifolia گیاهی دارویی با خواص آنتی اکسیدانی است. با توجه به اینکه تاثیر فناوری های جدید در مقایسه با روش های سنتی از نظر صرفه جویی در زمان، انرژی و همچنین افزایش بازده استخراج مشخص شده است. هدف از این مطالعه مدل سازی استخراج ترکیبات آنتی اکسیدانی از چای کوهی با روش استخراج با کمک امواج فراصوت بود. به همین منظور، برای مدل سازی راندمان استخراج ترکیبات آنتی اکسیدانی شبکه عصبی، هیبرید شبکه عصبی مصنوعی- الگوریتم ژنتیک و روش سطح پاسخ استفاده شد . بهترین مدل بر اساس نتایج مدل شبکه عصبی با روش بهینه سازی گرادیان، با تابع آموزش trainbr و تابع انتقال tansig و تعداد لایه های پنهان این ترکیب دو با تعداد نرون ۸ در لایه اول و ۴ در لایه دوم بدست آمد. برای این ساختار شبکه خطای ۰۱۲۸/۰ و ضریب همبستگی ۳۰/۹۷ درصد تعیین گردید. با مقایسه این روش با سطح پاسخ دقت مدل از ۹۲% به ۶۸/۹۴% ارتقا پیدا کرد. بهترین نتیجه برای مدل هیبریدی در الگوریتم یادگیری trainbr با تابع انتقال tansig با یک لایه پنهان و ۱۸ نرون رخ داد. میزان خطا و ضریب همبستگی در این روش به ترتیب برابر با ۰۶۹۳/۰ و ۲۷/۸۳ درصد گردید. با توجه به نتایج شبکه عصبی با روش گردیان بهتر جواب داد و روش هبیرید الگوریتم ژنتیک با شبکه عصبی مدل مناسبی برای پیشبینی نبود. در نهایت می توان گفت که، چای کوهی می تواند به عنوان منبع بالقوه از ترکیبات آنتی اکسیدانی و شبکه عصبی مصنوعی می تواند به عنوان یک روش کاربردی موفق برای پیش بینی بازده استخراج ترکیبات آنتی اکسیدانی در نظر گرفته شود.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohamad Hadi Movahednejad
Assistant Professor, Department of Biosystems Mechanical Engineering, Faculty of Agriculture, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
Ahmad Rajaei
Associated professor, Faculty of Agriculture, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran.
Soroush Rahimi Khoigani
MS. Graduate Student, Faculty of Agriculture, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :