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Beneficio de redes neuronales en el modelamiento de la optimización del pre-tratamiento osmótico en mermelada de arándano (vaccinium corymbosum l.) variedad biloxi
Fecha
2018-03-09Autor
Obregón Domínguez, Jesús Alfredo
Institución
Resumen
En la presente investigación se evaluó el beneficio del uso de redes neuronales artificiales (RNA) supervisadas con entrenamiento Backpropagation y algoritmo de Levenberg-Marquard en el modelado de la optimización del pre-tratamiento osmótico en mermelada de arándano variedad Biloxi, el cual fue comparado con el modelado por superficie de respuesta con diseño central compuesto rotacional (MSR), para lo cual se generó un diseño experimental conformado por dos factores (concentración de solución osmótica y tiempo de inmersión) y dos respuestas (contenido de antocianinas y compuestos fenólicos). Los métodos fueron evaluados empleando el coeficiente de determinación R2 y el error porcentual absoluto medio (EPAM), se evaluó también la adecuacidad de los modelos obtenidos mediante la evaluación del cumplimiento de los supuestos de normalidad y homoscedasticidad, además, se evaluó que modelo presentó mejor capacidad de predicción. El modelado con RNA óptimo tuvo topología final conformada por 2 capas de entrada, 1 capa oculta con 11 neuronas y 2 capas de salida; presentando R2 de 85.5 y 92.8% y EPAM de 2.07 y 1.02%, y el modelado con MSR presentó R2 de 87.0 y 91.8% y EPAM de 2.65 y 1.85% para el contenido de antocianinas y compuestos fenólicos, respectivamente. El análisis de multirespuesta para el modelado con RNA para antocianinas (70.75 mg/100g) y compuestos fenólicos (108.20 mg ác. gálico/g) se obtuvo con la concentración de solución osmótica de 1.71 mol/L y tiempo de inmersión de 249.97 min y con MSR para el contenido de antocianinas (71.88 mg/100g) y compuestos fenólicos (111.18 mg ác. gálico/g) con la concentración de solución osmótica de 1.64 mol/L y tiempo de inmersión de 224.11 min. Los modelos obtenidos con MSR (antocianinas y compuestos fenólicos) cumplieron con los supuestos de normalidad y homoscedasticidad, y el modelo obtenido con RNA para la variable respuesta contenido de antocianinas sólo cumplió con el supuesto de normalidad. Ambos modelos presentaron la misma capacidad de predecir respuestas. Teniendo en consideración estas premisas el modelo obtenido con MSR fue más beneficioso, además, ser de manejo práctico y sencillo a comparación de la RNA.