Predire il contenuto di acido acetico nella birra finale utilizzando reti neurali e una macchina vettoriale di supporto

Una rete neurale artificiale e una macchina a vettori di supporto (SVM) sono state applicate per predire il contenuto di acido acetico a fine fermentazione di birre commerciali.

Le relazioni tra parametri di processo della fermentazione della birra e livello di acido acetico nel mosto fermentato (birra) sono state modellate per regressione dei minimi quadrati parziali (PLS), back-propagazione della rete neurale (BP-NN), funzione a base radiale della rete neurale (RBF-NN) e macchina a vettori di supporto ai minimi quadrati (SVM-LS).

Nel complesso, in questo studio, l’utilizzo della tecnica di modellazione LS-SVM ha fornito risultati migliori per la previsione del contenuto in acido acetico durante la fermentazione di birre commerciali.

Bibliografia

Y. Zhang et al., Tianjin Univ. of Science and Technology e China National Institute of Food and Fermentation Industries (p. 361-367); Journal of the institute of brewing, vol. 118, n. 4 (2012)

CONDIVIDI

LASCIA UN COMMENTO

Please enter your comment!
Please enter your name here