ارزیابی مدل‌سازی فرآیند خشک کردن زعفران به روش آون‌گذاری با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

Abstract

زعفران ارزشمندترین ادویه شناخته­شده در دنیا است. کروسین، پیکروکروسین و سافرانال به­ترتیب به عنوان شاخص رنگ، طعم و آرومای زعفران شناخته می‌شوند. خشک کردن از مهمترین مراحل مؤثر بر کیفیت نهایی زعفران از لحاظ میزان کروسین، پیکروکروسین و سافرانال محسوب می‌گردد. در این تحقیق، کارایی فرآیند خشک کردن به روش آون­گذاری بر اساس متغیرهای مهمی همچون دما، زمان و ضخامت لایه زعفران تحت مدل­سازی به روش شبکه عصبی مصنوعی قرار گرفت. نتایج مدل‌سازی فرآیند خشک کردن زعفران به روش آون­گذاری نشان داد که اگر تغییرات کروسین تحت قانون یادگیری مومنتوم و با تابع انتقال تانژانت با تعداد نورون 8 و با 25، 55 و 20 درصد داده‌ها به ترتیب برای آموزش ارزیابی و آزمون مورد استفاده قرار گیرد، بیشترین ضریب تعیین (914/0) را خواهد داشت. در حالیکه برای تغییرات میزان پیکروکروسین قانون یادگیری لونبرگ و تابع انتقال تانژانت در تعداد نورون 12 بهترین شبکه را با 50، 25 و 25 درصد داده‌ها به ترتیب برای آموزش، ارزیابی و آزمون (986/0 =R2) طراحی کرد. تغییرات سافرانال نیز با قانون یادگیری لونبرگ و تابع انتقال سیگموئید در تعداد نورون 8 و با 35، 45 و 20 درصد از داده‌ها برای آموزش، ارزیابی و آزمون با ضریب تعیین مناسب 981/0 مدل و توسط شبکه آن پیش‌بینی شد