فایل پی دی اف کامل مقاله سیستم های استنتاج فازی برای پیش بینی عملکرد جرم در عصاره های چیا عصاره کیک PDF

توجه : این فایل به صورت فایل PDF (پی دی اف) ارائه میگردد

 فایل پی دی اف کامل مقاله سیستم های استنتاج فازی برای پیش بینی عملکرد جرم در عصاره های چیا عصاره کیک PDF دارای ۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات و فهرست کامل در PDF می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل پی دی اف فایل پی دی اف کامل مقاله سیستم های استنتاج فازی برای پیش بینی عملکرد جرم در عصاره های چیا عصاره کیک PDF  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل پی دی اف کامل مقاله سیستم های استنتاج فازی برای پیش بینی عملکرد جرم در عصاره های چیا عصاره کیک PDF،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل پی دی اف کامل مقاله سیستم های استنتاج فازی برای پیش بینی عملکرد جرم در عصاره های چیا عصاره کیک PDF :

دانلود فایل پی دی اف کامل مقاله سیستم های استنتاج فازی برای پیش بینی عملکرد جرم در عصاره های چیا عصاره کیک PDF

موضوع انگلیسی:Fuzzy inference systems for predicting the mass yield in extractions of chia
cake extract
زبان: انگلیسی
فرمت فایل: pdf
تعداد صفحه:۴
سال انتشار:۲۰۲۱

چکیده

دانه های چیا (Salvia hispanica L.) دارای چندین خاصیت تقویت کننده سلامتی مانند چربی امگا ۳ ، آنتی اکسیدان ها و
ویتامین هایی که می توانند از طریق فرآیند استخراج به دست آیند. این فرآیند بقایایی به نام چیا ایجاد می کند
کیک که می تواند در فرآیند استخراج دیگری مورد استفاده قرار گیرد زیرا هنوز دارای ترکیبات مغذی است. توده
عملکرد یک معیار معمولی است که برای ارزیابی کارایی استخراج مورد استفاده قرار می گیرد. بنابراین ، علاقه ای وجود دارد
در جمع آوری ارزش عملکرد جرم بالا با این حال ، پیش بینی این اندازه کار دشواری است
ویژگیهای فیزیکوشیمیایی و گیجی ذاتی فرایند استخراج این مقاله یک ارائه می دهد
پیاده سازی سیستم های استنتاج فازی برای پیش بینی بازده جرمی فرآیند استخراج عصاره چیا
از کیک چیا این سیستم های فازی با در نظر گرفتن یک مجموعه داده حاوی استخراج های واقعی انجام شده مدل سازی می شوند
تحت حلالها ، دما و زمانهای استخراج مختلف. پیاده سازی ما شامل چهار نوع مختلف است
سیستم های فازی ، که در آن دو مورد از آنها بر اساس سیستم های استنتاج عصبی-فازی تطبیقی (ANFIS) است ، که
با استفاده از اعتبارسنجی نگهدارنده مکرر ارزیابی می شود. در نتیجه ، پیاده سازی ما جداول حاوی را ارائه می دهد
اندازه گیری های دقیق که به ما امکان می دهد امیدوار کننده ترین سیستم فازی را برای مشکل شناسایی کنیم. علاوه بر این ، ما
پیاده سازی به طور کامل قابل تکرار است و روش توسعه آن برای مقابله با موارد مشابه قابل توسعه است
مشکلات ، مانند پیش بینی عملکرد جرم یا سایر اقدامات در سایر ماتریس های آلی.