Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do opisu przenikalności elektrycznej mąki

Przenikalność elektryczna mąki zależy w znaczącym stopniu zarówno od jej składu chemicznego jak i granulacji. W pracy przedstawiono etapy tworzenia opartego o sztuczne sieci neuronowe modelu opisującego przenikalność elektryczną mąki w zależności od wyznaczanych dla niej zmiennych niezależnych. Przebadanie wielu różnych architektur sieci, jak również powtarzanie wielokrotne procesu uczenia zwiększa prawdopodobieństwo wyboru najlepszej sieci dla opisu analizowanych zależności.

To a large extent, flour permittivity depends both on flour chemical constitution and granulation. The paper presents individual stages for developing an artificial neural network-based model describing flour permittivity related to independent variables determined for it. Examination of many different network architectures and multiple repetitions of teaching process increase probability for selecting best network to describe the analysed relationships.