Redes neuronales artificiales para la modulación predictiva de la permeabilidad al vapor de agua de películas de quitosana con arcilla

El objetivo de este trabajo es aplicar las Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la modelación predictiva de la permeabilidad al vapor de agua de películas de quitosana con arcilla, siendo este uno de los factores más importantes en la caracterización de películas y recubrimientos comestibles. Pa...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Iglesias Guevara, Dairon, Pino Hernández, Maribel, Casariego Año, Alicia, González Correa, Marcos A., Negrín Hernández, Maikel
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2023
Acceso en línea:	https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/17441

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spelling	NEXO174412024-04-01T17:02:10Z Artificial neural networks for predictive modulation of water vapor permeability of clay-based chitosan films Redes neuronales artificiales para la modulación predictiva de la permeabilidad al vapor de agua de películas de quitosana con arcilla Iglesias Guevara, Dairon Pino Hernández, Maribel Casariego Año, Alicia González Correa, Marcos A. Negrín Hernández, Maikel Artificial Neural Network Permeability film chitosan Red Neuronal Artificial Permeabilidad película quitosano The objective of this work is to apply Artificial Neural Networks (ANN) for the predictive modeling of water vapor permeability of chitosan films with clay, this being one of the most important factors in the characterization of edible films and coatings. For this, 30 random data sets were taken from the database obtained by Casariego et al. (2009), for training selection and validation; and 10, equally occasional with the aim of introducing values outside the training of the Network and comparing the expected values against real results obtained in the database used. The design, programming and validation of the network was carried out in the Neural Designer Computer Software (Version 591). It was replaced as a model, Perceptron Multilayer; and a 3:5:1 architecture (Input Layer: Hidden Layer: Output Layer) using Hyperbolic Tangent as activation function and Levenberg-Marguardt as learning algorithm. An EMC of 0.00046 and an R2 of 0.9207 were obtained in the Regression of the real data against the simulated data, this being a satisfactory result that demonstrates the correct training of the Network and the effectiveness of the prediction. El objetivo de este trabajo es aplicar las Redes Neuronales Artificiales (RNA) para la modelación predictiva de la permeabilidad al vapor de agua de películas de quitosana con arcilla, siendo este uno de los factores más importantes en la caracterización de películas y recubrimientos comestibles. Para ello se tomaron 30 conjuntos de datos aleatorios de la base de datos obtenidos por Casariego y col. (2009), para el entrenamiento selección y validación; y 10, igualmente aleatorios con el objetivo de introducir valores ajenos al entrenamiento de la Red y comparar los valores predichos contra resultados reales obtenidos en la base de datos utilizada. El diseño, programación y validación de la red se realizó en el Software Informático Neural Designer (Versión 591). Se eligió como modelo, Perceptron Multicapa; y una arquitectura de 3:5:1 (Capa de entrada: Capa oculta: Capa de salida) utilizando Tangente Hiperbólica como función de activación y Levenberg-Marguardt como algoritmo de aprendizaje. Se obtuvo un EMC de 0.00046 y un R2 de 0.9207 en la Regresión de los datos reales contra los datos simulados, siendo esto un resultado satisfactorio que demuestra el correcto entrenamiento de la Red y la eficacia de la predicción. Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2023-12-31 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/17441 10.5377/nexo.v36i06.17441 Nexo Scientific Journal; Vol. 36 No. 06 (2023); 854-865 Nexo Revista Científica; Vol. 36 Núm. 06 (2023); 854-865 1995-9516 1818-6742 spa https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/17441/21412 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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Redes neuronales artificiales para la modulación predictiva de la permeabilidad al vapor de agua de películas de quitosana con arcilla

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