; Tel : (+225) 07259670 RESUME Les fèves de cacao sont des produits de plus en plus convoités par l'industrie agro-alimentaire et cosmétique du fait de leurs nombreuses vertus thérapeutiques. Ces produits sont généralement à hautes humidités ou à humidités intermédiaires d'où l'intérêt de leur stabilisation par le séchage. L'obtention d'un cacao bien séché qui satisfait les exigences du client nécessite la maîtrise de ce processus. Dans le but de mieux appréhender le séchage solaire, une modélisation a été effectuée. Un modèle mathématique de l'évolution de la teneur en eau des fèves de cacao a été réalisé à l'aide d'un réseau de neurones artificiel. Le réseau de neurones le mieux adapté est le perceptron multicouche avec deux neurones sur la couche d'entrée, deux neurones sur la couche cachée et un neurone sur la couche de sortie. L'application de ce modèle a révélé un écart minime entre valeurs expérimentales et valeurs prédites des teneurs en eau (X). Le coefficient de détermination R 2 de la régression linéaire entre valeurs observées et valeurs prédites des teneurs en eau (X) a été 0,99. Ainsi le modèle a présenté de bonnes prévisions et a servi à la simulation du séchage solaire de fèves de cacao. © 2018 International Formulae Group. All rights reserved.Mots clés : Séchage solaire, fèves de cacao, modélisation, simulation, réseau de neurones artificiel (RNA). Modeling the solar drying of cocoa beans by the Artificial Neural Network ABSTRACTCocoa beans are increasingly coveted by the food industry. These products are generally at high humidity or at intermediate humidities, hence the advantage of their stabilization by drying. Obtaining a well dried cocoa beans that meet the customer's requirements requires mastering this process. In order to better understand the solar drying, a modeling was carried out. A mathematical model of the evolution of the water content of cocoa beans was carried out using an artificial neural network. The most suitable neural network is the multilayer perceptron with two input neurons, two neurons on the hidden layer and a neuron on the output layer. The application of this model revealed a small difference between experimental values and predicted values of water contents (X). The coefficient of determination R 2 of the linear regression between observed values and D. KARIDIOULA et al. / Int. J. Biol. Chem. Sci. 12(1): 195-202, 2018 196 predicted values of water contents (X) was 0.99. Thus, the model presented good predictions and was used to simulate the solar drying of cocoa beans.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.