Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi

Ferhat Kurtulmuş; Ahmet Polat; Nazmi İzli

doi:10.33202/comuagri.733166

Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi

Öz

Türkiye’nin yıllık üretim değeri 750,000 ton olan kayısı, yüksek besleyici ve ekonomik değere sahip bir meyvedir. Kurutma işlemi, kayısının raf ömrünü uzatmanın yanı sıra tüketici tarafından tercih edilen bir ürün olan kuru kayısı üretme imkanını tanımaktadır. Kayısının kurutulması süreçlerinin gelişmiş yöntemlerle modellenebilmesi ürün işleyicilerin üretim planlama ve maliyet analizlerini yapmalarında büyük ölçüde yardımcı olabilir. Son yıllarda oldukça geniş kullanım alanı bulmuş bir makine öğrenmesi yöntemi olan Yapay Sinir Ağları (YSA), parametre ve fonksiyon tahmininden sınıflandırmaya kadar çeşitli görevlerde karmaşık problemlerin çözümünde kullanılmaktadır. Bu çalışmada geleneksel (sıcak hava ile), elektrohidrodinamik (EHD) ve EHD-sıcak hava kombinasyonu kurutma yöntemleri kullanılarak kurutulan kayısının farklı kurutma parametrelerinin kuruma hızı ve ürün nemi üzerine etkilerinin YSA ile modellenmesi amaçlanmıştır. Farklı transfer fonksiyonları ve öğrenme algoritmaları denenerek her bir kurutma yöntemi için en iyi model performansını veren YSA tespit edilmiştir. EHD-sıcak hava kombinasyonu ile kayısı kurutmada kuruma hızı ve nem tahminine ilişkin YSA modellerinin test verisi üzerindeki determinasyon katsayıları 0,96’dan yüksek değerler olarak saptanmıştır. Araştırma bulguları EHD yöntemi ile tarımsal ürün kurutmanın YSA esaslı yöntemlerle modellenebileceğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Kayısı,Kurutma,Modelleme

Destekleyen Kurum

Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK)

Proje Numarası

117O793

Teşekkür

Bu çalışmayı 117O793 nolu proje kapsamında destekleyen Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK)’na teşekkür ederiz.

Kaynakça

Alwazeer D., Örs B., 2019. Reducing Atmosphere Drying as a Novel Drying Technique for Preserving the Sensorial and Nutritional Notes of Foods. J. Food Sci. Technol., 56(8): 3790-3800.
Anonim, 2020 FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations) http://www.fao.org/faostat/en/#data/QC/visualize. Erişim Tarihi: 09.04.2020.
Beigi M., Torki-Harchegani M., Tohidi M., 2017. Experimental and ANN Modeling Investigations of Energy Traits for Rough Rice Drying. Energy,141: 2196-2205.
Chasiotis V. K., Tzempelikos D. A., Filios A. E., Moustris K. P., 2019. Artificial Neural Network Modelling of Moisture Content Evolution for Convective Drying of Cylindrical Quince Slices. Comput. Electron. Agr., 105074.
Deng L. Z., Pan Z., Mujumdar A. S., Zhao J. H., Zheng Z. A., Gao Z. J., Xiao H. W., 2019. High-Humidity Hot Air Impingement Blanching (HHAIB) Enhances Drying Quality of Apricots by Inactivating the Enzymes, Reducing Drying Time and Altering Cellular Structure. Food Control, 96: 104-111.
García-Martínez E., Igual M., Martín-Esparza M. E., Martínez-Navarrete N., 2013. Assessment of the Bioactive Compounds, Color, and Mechanical Properties of Apricots as Affected by Drying Treatment. Food Bioprocess Tech., 6(11): 3247-3255.
Garoosiha H., Ahmadi J., Bayat H., 2019. The Assessment of Levenberg–Marquardt and Bayesian Framework Training Algorithm for Prediction of Concrete Shrinkage by the Artificial Neural Network. Cogent Eng., 6(1): 1609179.
Ghaderi A., Abbasi S., Motevali A., Minaei S., 2012. Comparison of Mathematical Models and Artificial Neural Networks for Prediction of Drying Kinetics of Mushroom in Microwave-Vacuum Drier. Chem. Ind. Chem. Eng. Q., 18(2): 283-293.

Heaton. J., 2015. Introduction to Neural Networks for Java: Feedforward Backpropagation Neural Networks. http://www.heatonresearch.com/node/707. Erişim Tarihi: 04.12.2016.
Khazaei N. B., Tavakoli T., Ghassemian H., Khoshtaghaza M. H., Banakar A., 2013. Applied Machine Vision and Artificial Neural Network for Modeling and Controlling of the Grape Drying Process. Comput. Electron. Agr., 98: 205-213.
Krishna Murthy T. P., Manohar B., 2012. Microwave Drying of Mango Ginger (Curcuma Amada Roxb): Prediction of Drying Kinetics by Mathematical Modelling and Artificial Neural Network. International J. Food Sci. Technol., 47(6): 1229-1236.
Lertworasirikul S., Tipsuwan Y., 2008. Moisture Content and Water Activity Prediction of Semi-Finished Cassava Crackers from Drying Process with Artificial Neural Network. J. Food Eng., 84(1): 65-74.
Momenzadeh L., Zomorodian A., Mowla D., 2011. Experimental and Theoretical Investigation of Shelled Corn Drying in a Microwave-Assisted Fluidized Bed Dryer Using Artificial Neural Network. Food Bioprod Process., 89(1): 15-21.
Motevali A., Younji S., Chayjan R. A., Aghilinategh N., Banakar A., 2013. Drying Kinetics of Dill Leaves in a Convective Dryer. Int Agrophys., 27(1): 39.
Omid M, Mahmoudi A, Omid M H., 2009. An Intelligent System for Sorting Pistachio Nut Varieties. Expert Syst. App., 36(9): 11528–11535.
Poonnoy P., Tansakul A., Chinnan M., 2007. Artificial Neural Network Modeling for Temperature and Moisture Content Prediction in Tomato Slices Undergoing Microwave‐vacuum Drying. J. Food Sci., 72(1): E042-E047.
Priddy K.L., Keller P.E., 2005. Artificial Neural Networks: An Introduction (SPIE Tutorial Texts in Optical Engineering), The International Society for Optical Engineering, Bellingham, Washington, USA.
Vega-Gálvez A., Quispe-Fuentes I., Uribe E., Martinez-Monzo J., Pasten A., Lemus-Mondaca R., 2019. Bioactive Compounds and Physicochemical Characterization of Dried Apricot (Prunus Armeniaca L.) As Affected by Different Drying Temperatures. CYTA-J. Food., 17(1): 297-306.
Yousefi A., Asadi V., Nassiri S. M., Niakousari M., Aghdam S. K., 2013. Comparison of Mathematical and Neural Network Models in The Estimation of Papaya Fruit Moisture Content. Philipp. Agric. Sci., 95(3): 192-198.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Ziraat Mühendisliği

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Ferhat Kurtulmuş ^*
0000-0002-7862-6906
Türkiye

Ahmet Polat
0000-0003-1673-7165
Türkiye

Nazmi İzli
0000-0002-2084-4660
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

29 Aralık 2020

Gönderilme Tarihi

6 Mayıs 2020

Kabul Tarihi

17 Eylül 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2020 Cilt: 8 Sayı: 2

DOI

https://doi.org/10.33202/comuagri.733166

IZ

https://izlik.org/JA32DH88UW

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Kurtulmuş, F., Polat, A., & İzli, N. (2020). Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 8(2), 261-269. https://doi.org/10.33202/comuagri.733166

AMA

1.Kurtulmuş F, Polat A, İzli N. Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi. 2020;8(2):261-269. doi:10.33202/comuagri.733166

Chicago

Kurtulmuş, Ferhat, Ahmet Polat, ve Nazmi İzli. 2020. “Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi”. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 8 (2): 261-69. https://doi.org/10.33202/comuagri.733166.

EndNote

Kurtulmuş F, Polat A, İzli N (01 Aralık 2020) Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 8 2 261–269.

IEEE

[1]F. Kurtulmuş, A. Polat, ve N. İzli, “Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi”, ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, c. 8, sy 2, ss. 261–269, Ara. 2020, doi: 10.33202/comuagri.733166.

ISNAD

Kurtulmuş, Ferhat - Polat, Ahmet - İzli, Nazmi. “Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi”. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 8/2 (01 Aralık 2020): 261-269. https://doi.org/10.33202/comuagri.733166.

JAMA

1.Kurtulmuş F, Polat A, İzli N. Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi. 2020;8:261–269.

MLA

Kurtulmuş, Ferhat, vd. “Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi”. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, c. 8, sy 2, Aralık 2020, ss. 261-9, doi:10.33202/comuagri.733166.

Vancouver

1.Ferhat Kurtulmuş, Ahmet Polat, Nazmi İzli. Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kayısının Farklı Kurutma Yöntemleriyle Kurutulmasında Kuruma Hızı Ve Nem İçeriği Parametrelerinin Modellenmesi. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi. 01 Aralık 2020;8(2):261-9. doi:10.33202/comuagri.733166