Modeling of rehydration behavior of freeze- and vacuum-dried damson plums by an enhanced Chebyshev network

Bu çalışmanın amacı, dondurarak ve vakumla kurutulmuş mürdüm eriklerinin insert ignore into journalissuearticles values(Prunus insititia); üç farklı sıcaklıkta insert ignore into journalissuearticles values(25, 45 ve 60°C); rehidrasyon özelliklerini incelemektir. İlk olarak, kinetik modeller insert ignore into journalissuearticles values(Weibull, Peleg, Üstel ve Birinci derece); matematiksel modeller oluşturmak ve rehidrasyon kinetiğini analiz etmek için tasarlanmıştır. İkinci olarak, yapay bir Chebsyhev ağı, modelleme kabiliyetini geliştirmek için yeni bir aşırı öğrenme makinesi tabanlı özellik çıkarma katmanı önerilecek şekilde rehidrasyon kinetiğinin modellenmesi için tasarlanmıştır. Deneysel veriler ve yapay modeller, rastgele seçilen veri setleri dikkate alınarak analiz edilmiş ve modellerin doğruluğunu karşılaştırmak için hataların kök ortalama kareleri insert ignore into journalissuearticles values(RMSE); hesaplanmıştır. Diklik ve öznitelik çıkarımı nedeniyle önerilen geliştirilmiş Chebyshev ağı, mürdüm eriklerinin rehidrasyon davranışını açıklamak için en düşük RMSE değerleri ile test edilen modeller arasında en iyi yaklaşım modeli olarak elde edilmiştir. Kinetik modelleri için yüzde RMSE değerleri ~%3.1 ve 4.8 aralığında değişirken, Chebyshev ağları için maksimum ve minimum yüzde değerleri sırasıyla %2.32 ve %0.51\`dir. Önerilen Chebyshev ağının, rehidrasyon ve kurutma makinelerinin gömülü tasarımında cimri bir model olarak kullanılabileceği ve böylece rehidrasyon ve kurutma özelliklerinin önceden doğru bir şekilde tanımlanabileceği sonucuna varılmıştır.