Registro fonte: Utilização de algoritmos de aprendizagem de máquina para predição de absorção de água nas carcaças de frango: aplicação de redes neurais artificiais

Utilização de algoritmos de aprendizagem de máquina para predição de absorção de água nas carcaças de frango: aplicação de redes neurais artificiais

The absorption of water in chicken carcasses has been researched by several authors regarding specific interferences during the stages of the chiller cooling process. Meeting the limits foreseen in the legislation for the absorption of water in the carcasses of birds and seeking the closest values f...

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Autor principal:	Pinto, Mariana Camargo Leal
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2021
Assuntos:	Frango de corte Carne - Resfriamento Alimentos - Umidade Redes neurais (Computação) Broilers (Chickens) Meat - Cooling Food - Moisture Neural networks (Computer science) CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::CIENCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS::TECNOLOGIA DE ALIMENTOS Tecnologia de Alimentos
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24950
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id	riut-1-24950
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spelling	riut-1-249502021-05-14T06:12:27Z Utilização de algoritmos de aprendizagem de máquina para predição de absorção de água nas carcaças de frango: aplicação de redes neurais artificiais Use of machine learning algorithms to predict water absorption in chicken carcasses: application of artificial neural networks Pinto, Mariana Camargo Leal Alfaro, Alexandre da Trindade https://orcid.org/0000-0003-3062-3076 http://lattes.cnpq.br/4939970055152393 Brusamarello, Claiton Zanini https://orcid.org/0000-0002-2617-2375 http://lattes.cnpq.br/9115740329749856 Alfaro, Alexandre da Trindade https://orcid.org/0000-0003-3062-3076 http://lattes.cnpq.br/4939970055152393 Canan, Cristiane https://orcid.org/0000-0001-5465-0701 http://lattes.cnpq.br/8339407820444710 Parteca, Sandro http://lattes.cnpq.br/2235956137752542 Frango de corte Carne - Resfriamento Alimentos - Umidade Redes neurais (Computação) Broilers (Chickens) Meat - Cooling Food - Moisture Neural networks (Computer science) CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::CIENCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS::TECNOLOGIA DE ALIMENTOS Tecnologia de Alimentos The absorption of water in chicken carcasses has been researched by several authors regarding specific interferences during the stages of the chiller cooling process. Meeting the limits foreseen in the legislation for the absorption of water in the carcasses of birds and seeking the closest values foreseen by the legislation, imply economic benefits for the industries, increasing the profitability and quality of the product. In the proposed study, the machine learning algorithm, one of the models of artificial neural networks, was used to predict the values and classify the variables with the greatest influence of water absorption in chicken carcasses of an industrial plant, helping plant managers to make decisions. As a result, it was possible to identify the ANN with the best performance for water absorption, and the criteria used to evaluate the results obtained were the correlation coefficient (R) between the predicted and experimental values and the mean quadratic error (RMSE). For the dripping test, the correlation coefficients, both for Cross Validation and for Percentage Split, presented close values (R 0.3902 and R 0.4207), which are considered low when compared to the results obtained for water absorption. Regarding the prediction of water absorption values in carcasses, the application of Multilayer Perceptron had a good evolution as adjustments were made to the algorithm using the Weka software, presenting correlation coefficients of 0.95, using 1 hidden layer with four (4 ) neurons and three thousand (3,000) training periods. The neural network algorithm identified the variables - average mass, pre-chiller retention time, pre-chiller temperature and scalding temperature; which influence the water absorption process and the literature corroborates the variables raised in the study. A absorção de água em carcaças de frangos tem sido pesquisada por diversos autores no que tange às interferências específicas durante as etapas do processo de resfriamento em chiller. Atender os limites previstos em legislação para absorção de água nas carcaças das aves e buscar os valores mais próximos previstos pela legislação, implicam benefícios econômicos para as indústrias, aumentando a lucratividade e qualidade do produto. No estudo proposto foi utilizado o algoritmo de aprendizagem de máquina, um dos modelos de redes neurais artificiais, para predizer os valores e classificar as variáveis com maior influência de absorção de água em carcaças de frango de uma planta industrial, auxiliando os gestores da planta a tomar decisões. Como resultado, foi possível identificar a RNA com melhor desempenho para absorção de água, sendo os critérios utilizados para avaliar os resultados obtidos o coeficiente de correlação (R) entre os valores preditos e experimentais e o erro médio quadrático (RMSE). Para o dripping test, os coeficientes de correlação, tanto para Cross Validation quanto para Percentage Split, apresentaram valores próximos (R 0,3902 e R 0,4207), os quais são considerados baixos quando comparado aos resultados obtidos para absorção de água. Com relação à predição dos valores de absorção de água nas carcaças, a aplicação do Multilayer Perceptron teve boa evolução conforme foram sendo realizados ajustes no algoritmo através do software Weka, apresentando coeficientes de correlação de 0,95, utilizando 1 camada oculta com quatro (4) neurônios e três mil (3.000) épocas de treinamento. O algoritmo de rede neural identificou as variáveis - massa média, tempo de retenção no pré chiller, temperatura do pré chiller e temperatura de escaldagem; as quais influenciam no processo de absorção de água sendo que a literatura corrobora com as variáveis levantadas no estudo. 2021-05-13T23:33:35Z 2021-05-13T23:33:35Z 2021-02-24 masterThesis PINTO, Mariana Camargo Leal. Utilização de algoritmos de aprendizagem de máquina para predição de absorção de água nas carcaças de frango: aplicação de redes neurais artificiais. 2021. 207 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologia de Alimentos) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2021. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24950 por openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Londrina Brasil Programa de Pós-Graduação em Tecnologia de Alimentos UTFPR
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description	The absorption of water in chicken carcasses has been researched by several authors regarding specific interferences during the stages of the chiller cooling process. Meeting the limits foreseen in the legislation for the absorption of water in the carcasses of birds and seeking the closest values foreseen by the legislation, imply economic benefits for the industries, increasing the profitability and quality of the product. In the proposed study, the machine learning algorithm, one of the models of artificial neural networks, was used to predict the values and classify the variables with the greatest influence of water absorption in chicken carcasses of an industrial plant, helping plant managers to make decisions. As a result, it was possible to identify the ANN with the best performance for water absorption, and the criteria used to evaluate the results obtained were the correlation coefficient (R) between the predicted and experimental values and the mean quadratic error (RMSE). For the dripping test, the correlation coefficients, both for Cross Validation and for Percentage Split, presented close values (R 0.3902 and R 0.4207), which are considered low when compared to the results obtained for water absorption. Regarding the prediction of water absorption values in carcasses, the application of Multilayer Perceptron had a good evolution as adjustments were made to the algorithm using the Weka software, presenting correlation coefficients of 0.95, using 1 hidden layer with four (4 ) neurons and three thousand (3,000) training periods. The neural network algorithm identified the variables - average mass, pre-chiller retention time, pre-chiller temperature and scalding temperature; which influence the water absorption process and the literature corroborates the variables raised in the study.
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