Mesterséges neurális hálózatok élelmiszertudományi alkalmazásai és nemzetközi trendjei
A mesterséges neurális hálózatok rendszere napjainkra egyre inkább a kutatások fókuszába került, melynek eredményeit az ipari gyakorlatok számos helyen alkalmazzák. Sikerességük abban rejlik, hogy képesek az adatokban rejlő komplex kapcsolatok, és az adatokban rejlő mintázatok felismerésére, valamin...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Dokumentumtípus: | Cikk |
| Megjelent: |
WESSLING Nemzetközi Kutató és Oktató Központ Közhasznú Nonprofit Kft.
Budapest
2018
|
| Sorozat: | Élelmiszervizsgálati közlemények
64 No. 3 |
| Kulcsszavak: | Élelmiszertudomány |
| Tárgyszavak: | |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/79234 |
| Tartalmi kivonat: | A mesterséges neurális hálózatok rendszere napjainkra egyre inkább a kutatások fókuszába került, melynek eredményeit az ipari gyakorlatok számos helyen alkalmazzák. Sikerességük abban rejlik, hogy képesek az adatokban rejlő komplex kapcsolatok, és az adatokban rejlő mintázatok felismerésére, valamint az ismeretlen minták előrejelzésére is, így segítségükkel érték- és kategória-előrejelzések tehetők meg nagy biztonsággal. A mesterséges neurális hálózatok nagyon hatékony eszközök a nem lineáris trendek adatokon belüli modellezéséhez. Sok esetben ott is jól teljesítenek, ahol a hagyományos statisztikai eszközök nem kielégítő eredményeket mutatnak, vagy nem képesek adott kutatási probléma megoldására. Munkánkban összefoglaljuk a neurális hálózatok működési elvét, felépítését (topológiáját), a hálózatok csoportosítását és alkalmazási lehetőségeit. Külön részben mutatjuk be a felhasználási típusok alapján - predikció, osztályozás, optimalizálás - a legújabb élelmiszertudományi alkalmazásokat. Az eredmények azt mutatják, hogy a mesterséges neurális hálózatok számos előnyös tulajdonsággal rendelkeznek, amelyek kifejezetten alkalmassá teszik őket az élelmiszertudományi feladatok megoldására. |
|---|---|
| Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 2140-2153 |
| ISSN: | 0422-9576 |