Primjena umjetnih neuronskih mreža u modeliranju vlage zrna i parametara sušenja
Rattachement africain : hr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Žitarice imaju ključnu ulogu u prehrani ljudi, proizvodnji stočne hrane i industriji. Nakon žetve, očuvanje kvalitete i trajnosti zrna postiže se sušenjem, kojim se vlaga smanjuje na razinu koja sprječava razvoj mikroorganizama i plijesni. U praksi se koriste različite metode sušenja, pri čemu svaka tehnika ima svoje prednosti u pogledu ravnomjernosti, brzine i očuvanja kvalitete zrna. Optimalna razina vlage za skladištenje žitarica kreće se od 12% do 14%, ovisno o vrsti. Niske temperature i kontrolirana vlaga skladišta ključni su za očuvanje nutritivne vrijednosti i sprječavanje kvarenja. Suvremene inovacije u poljoprivredi, osobito primjena strojnog učenja i umjetnih neuronskih mreža, omogućuju precizno modeliranje i optimizaciju procesa sušenja. Ovi modeli analiziraju velike količine podataka, prepoznaju uzorke i predviđaju optimalne uvjete rada, čime doprinose većoj učinkovitosti, očuvanju kvalitete i smanjenju troškova sušenja.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Primjena umjetnih neuronskih mreža u modeliranju vlage zrna i parametara sušenja Application of artificial neural networks in the modelling of grain moisture and drying parameters
- Date Crossref
- 22/07/2025
- Éditeur
- Zadruzna Stampa D.D.
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.