Compare Modeling the effect of Flow Parameters on the Efficiency of Membrane Clarification of Pomegranate Juice Regression Method with Artificial Intelligence Methods

سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 278

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJABBR-7-2_003

تاریخ نمایه سازی: 3 آذر 1398

چکیده مقاله:

Objective: Pomegranate juice is a fruit native to Iran because of attractive color, smell and value of mineral water is popular fruits in the world. Pomegranate juice has more nutritional value is due to a combination of anthocyanins that reduce the risk of diseases such as cancer. Processes Feta membrane such as microfiltration 1 and 2 are used to clarify beer industry. Methods: The advantage of this method compared to traditional methods require less labor, higher yields and the process is low. Making a mathematical model or artificial intelligence to predict the juice clarification process in membrane systems is a valuable tool in the field of membrane science and technology. Results: These models play an important role in the simulation and optimization of transparency in membrane systems in order to achieve an economic and efficient design Play. Many of the older models Polar models, the osmotic pressure and boundary layer model have been used to simulate the performance tuning 1 fruit juices. Conclusion: In this study, we tried to take advantage of four regression system, fuzzy inference, neural networks, and fuzzy-neural adaptive method for predicting the flow of water permeate the membrane pomegranate transparency in the system assessed

نویسندگان

Marzieh Toupal Poudineh

Department of Food Sciences & Technology, Faculty of Advanced Sciences & Technology Pharmaceutical Sciences Branch, Islamic Azad University, Tehran- 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 :
  • Fadavi, A, Barzegar, M, Azizi, MH, Bayat, M, (2005). Note. ...
  • Nourbakhsh, H, Emam-Djomeh, Z, Omid, M, Mirsaeedghazi, H, Moini, S, ...
  • Potter, NN, Hotchkiss, JH, (2012). Food science. Springer Science & ...
  • Saxena, AK, Manan, JK, Berry, SK, (1987). Pomegranate: Post harvest ...
  • Schoenfeld, D, (1982). Partial residuals for the proportional hazards regression ...
  • Taghadomi‐Saberi, S, Omid, M, Emam‐Djomeh, Z, Ahmadi, H, (2014). Evaluating ...
  • Withy, LM, Nguyen, TT, Wrolstad, RE, Heatherbell, DA, (1993). Storage ...
  • نمایش کامل مراجع