Kurutucu, güneş enerjili ve güneş enerjisi destekli ısı pompalı olmak üzere ayrı ayrı 45 °C ve 55 °C kurutma havası sıcaklığı 0.9 m s -1 ve 1.2 m s -1 hava hızlarında mantar kurutularak test edilmiştir. Deneylerden elde edilen nem içeriği (MC), ayrılabilir nem oranı (MR) ve kurutma hızı (DR) değerleri Levenberg-Marquardt (LM) geri yayılım öğrenme algoritması ve Fermi transfer fonksiyonu kullanılarak yapay sinir ağları (YSA) ile modellenmiştir. Geliştirilen modelin istatistiksel geçerliliğinin belirlenmesinde kullanılan çoklu belirleme katsayısı (R 2 ), ortalama hata kareleri karekökü (RMSE), ve ortalama mutlak hata yüzdesi (MAPE) istatistik değerleri kullanılmıştır. R 2 , RMSE ve MAPE sırasıyla MC için 0.998, 0.0015608, 0.1940471, MR için 0.998, 0.0000971, 0.2214687 ve DR için 0.993, 0.0000075, 0.8627478 olarak elde edilmiştir. Böylece, farklı kurutma şartları için bu modelleme ile mantarın kuruma davranışları başarılı bir şekilde analiz edilebilir.
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.