Prediction of sensory preference by artificial neural networks, using sweet corn varieties as an example

QR kód

Prediction of sensory preference by artificial neural networks, using sweet corn varieties as an example

According to our knowledge, there are only a few publications in available literature sources on the sensory characteristics and consumer preferences of sweet corn varieties. In our research, practical application of artificial neural networks (ANNs) is presented. In our study, 41 frozen sweet corn...

Teljes leírás

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Sipos László Losó Viktor Nyitrai Ákos Kókai Zoltán Gere Attila
Dokumentumtípus:	Cikk
Megjelent:	WESSLING Nemzetközi Kutató és Oktató Központ Közhasznú Nonprofit Kft. Budapest 2017
Sorozat:	Élelmiszervizsgálati közlemények 63 No. 4
Kulcsszavak:	Élelmiszervizsgálat - módszer
Tárgyszavak:	Műszaki és technológiai tudományok Egyéb műszaki tudományok és technológiák Élelmiszer és italfélék
Online Access:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/79183

Hasonló tételek

Kukorica fajták preferenciatérképezése szoftveres támogatással = Preference mapping for sweet corn varieties by software support
Szerző: Gere Attila, et al.
Megjelent: (2012)

Csemegekukorica fajták komplex értékelése = Overall evaluation of sweet corn varieties
Szerző: Gere Attila, et al.
Megjelent: (2013)

Food science applications and international trends of artificial neural networks
Szerző: Nyitrai Ákos, et al.
Megjelent: (2018)

Mesterséges ideghálózatok (ANN) alkalmazása az érzékszervi minősítés gyakorlatában = Application of artificial neural network (ANN) in praxis of the sensory evaluation
Szerző: Sipos László, et al.
Megjelent: (2012)

Monitoring the agreement of sensory panelists
Szerző: Sipos László, et al.
Megjelent: (2016)

Predicting exchange rate by neural networks [abstract] /
Szerző: Jovanovic Radmila, et al.
Megjelent: (2000)

Training of artificial neural networks by linear mappings [abstract] /
Szerző: Hoffmann Miklós, et al.
Megjelent: (1998)

Football bet sizing using Artificial Neural Network
Szerző: Al-Hussein Mohammed
Megjelent: (2020)

Az érzékszervi minőség fogyasztói megítélésének mérése standard mutatószámmal = Evaluation of sensory quality through a standard consumer preference index
Szerző: Kókai Zoltán
Megjelent: (2008)

Modeling of subdivision of scored tablets with the application of artificial neural networks
Szerző: Sovány Tamás, et al.
Megjelent: (2010)

Experimental applications of artificial neural networks in engineering processing system
Szerző: Dadvandipour S.
Megjelent: (2014)

Modeling of film coating thickness with use of artificial neural networks [abstract] /
Szerző: Benayache Assia, et al.
Megjelent: (2023)

Artificial neural network for optimizing the particle size and polydispersity of ibuprofen microemulsions [abstract] /
Szerző: Agouillal Farid, et al.
Megjelent: (2024)

Implementation of an Artificial Neural Network as a PAT tool for the prediction of temperature distribution within a pharmaceutical fluidized bed granulator
Szerző: Korteby Yasmine, et al.
Megjelent: (2016)

Revision of the performance evaluation methods of sensory panellists performing descriptive analysis
Szerző: Sipos László, et al.
Megjelent: (2017)

Vision tests of sensory judges - review
Szerző: Sipos László, et al.
Megjelent: (2020)

Artificial neural networks and geographic information systems for inland excess water classification
Szerző: van Leeuwen Boudewijn
Megjelent: (2012)

Assessment of bioclimatic comfort using artificial neural network models a preliminary study in a remote mountainous area of southern Greece /
Szerző: Chronopoulos K., et al.
Megjelent: (2011)

Modelling of the postcompressional properties of direct-compressed scored tablets with the use of artificial neural networks
Szerző: Sovány Tamás
Megjelent: (2010)

Enhanced Artificial Neural Network Robustness Against Multiple Adversarial Attacks Using PCA
Szerző: Al-Najjar Ammar Fayez Ali
Megjelent: (2022)

Predicting Drug Release Rate of Implantable Matrices and Better Understanding of the Underlying Mechanisms through Experimental Design and Artificial Neural Network-Based Modelling
Szerző: Benkő Ernő, et al.
Megjelent: (2022)

Turning sweet potato juice into probiotic beverages
Szerző: Tarek Mohamed, et al.
Megjelent: (2021)

Sensory evaluation in food industry
Szerző: Szabó P. Balázs

Using Preference Intensity for Detecting Network Communities
Szerző: Dombi József, et al.
Megjelent: (2021)

Textural investigation of a protein rich jelly sweet [abstract] /
Szerző: Varga-Tóth Adrienn, et al.
Megjelent: (2023)

After-meal blood glucose level prediction using an absorption model for neural network training
Szerző: Ahmed Hama Karim Rebaz, et al.
Megjelent: (2020)

Optimizing sequence data analysis using convolution neural network for the prediction of CNV bait positions
Szerző: Maróti Zoltán, et al.
Megjelent: (2024)

Application of artificial neural network analysis in understanding critical material properties governing orodispersible film disintegration
Szerző: Turković Erna, et al.
Megjelent: (2021)

Biogas experiments with pig slurry and mushroom compost with corn silage
Szerző: Sallai László
Megjelent: (2013)

Gluten free biscuits fortified through sweet potato flour
Szerző: Tarek-Tilistyák Judit, et al.
Megjelent: (2021)

Hyphenation using deep neural networks
Szerző: Németh Gergely Dániel, et al.
Megjelent: (2018)

Neural networks in economic data analysis
Szerző: Benkő-Kiss Árpád
Megjelent: (2022)

Neural Network Approaches to Speaker Recognition
Szerző: He Han
Megjelent: (2019)

Special designs of popularity tests, consumer preferences of coffee beverages
Szerző: Bálint Ildikó
Megjelent: (2016)

Some methodological aspects of sensory measurement of textural characteristics
Szerző: Barylko-Pikielna Nina
Megjelent: (1976)

Estimation of design space for an extrusion-spheronization process using response surface methodology and artificial neural network modelling
Szerző: Sovány Tamás, et al.
Megjelent: (2016)

Pelletek formulálásának optimálása mesterséges neurális hálózatok segítségével [Optimization of pellet formulation with the help of artificial neural networks]
Szerző: Kása Péter, et al.
Megjelent: (2007)

The effect of adding different oils on liquid whole egg sensorial properties [abstract] /
Szerző: Elayan Majd, et al.
Megjelent: (2023)

Evaluation of rheological, sensory and nutritional qualities in gluten-free bread formulations [abstract] /
Szerző: Xhabiri Gafur, et al.
Megjelent: (2024)

Application of Physicochemical Properties and Process Parameters in the Development of a Neural Network Model for Prediction of Tablet Characteristics
Szerző: Sovány Tamás, et al.
Megjelent: (2013)