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J-GLOBAL ID：201202227702645770   整理番号：12A1368080

小麦粉生地のエキステンソグラフ特性の予測: 人工ニューラルネットワークおよび遺伝的アルゴリズムによるアプローチ

PREDICTION OF EXTENSOGRAPH PROPERTIES OF WHEAT-FLOUR DOUGH: ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND A GENETIC ALGORITHM APPROACH

著者 (6件)： ABBASI Hajar (Islamic Azad Univ., Tehran, IRN) ,  ARDABILI Seyyed Mahdi Seyedain (Islamic Azad Univ., Tehran, IRN) ,  EMAM-DJOMEH Zahra (Univ. Tehran, Karadj, IRN) ,  MOHAMMADIFAR Mohammad Amin (Shahid Beheshti Univ. Medical Sci., Tehran, IRN) ,  ZEKRI Maryam (Isfahan Univ. Technol., Isfahan, IRN) ,  AGHAGHOLIZADEH Roya (Cereal and Bread Res. Inst., Tehran, IRN)
資料名： Journal of Texture Studies  (Journal of Texture Studies)
巻： 43  号： 4  ページ： 326-337  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： E0291D  ISSN： 0022-4901  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 小麦粉生地は非線形レオロジー挙動を有する粘弾性材料である。生地のレオロジー測定にはエキステンソグラフが有効である。ここでは,小麦粉の物理化学的特性から生地のエキステンソグラフ特性を予測するためのソフト計算ツールの適用を評価した。経済損失を減らし,製品の品質劣化を最小にするための加工条件の改変を行った。今回開発した遺伝的アルゴリズムを用いた人工ニューラルネットワークは,生地のエキステンソグラフ特性の予測に優れた可能性を有すると考えられた。グルテン指数は生地エキステンソグラフの特性づけにおける最も感度の高い入力であることがわかった。

シソーラス用語： 小麦粉 ,  *生地 ,  生地試験機 ,  ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  予測技法 ,  グルテン
準シソーラス用語： エキステンソグラフ

分類 (1件)： 粉製品  (FJ04030P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 小麦粉 ,  生地 ,  エキステンソグラフ ,  予測 ,  人工ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム