
تعداد نشریات | 45 |
تعداد شمارهها | 1,405 |
تعداد مقالات | 17,242 |
تعداد مشاهده مقاله | 55,683,933 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 17,866,753 |
تخمین ماندگاری تخم مرغ در شرایط نگهداری مختلف با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی | ||
پژوهش های صنایع غذایی | ||
دوره 35، شماره 3، 1404، صفحه 33-52 اصل مقاله (914.56 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/fr.2025.59254.1909 | ||
نویسندگان | ||
فاطمه کولیوند1؛ ایمان شهابی قهفرخی* 2؛ رحمت اله پورعطا3؛ علیرضا مرادی4 | ||
1گروه علوم و مهندسی صنایع غذایی، دانشگاه زنجان | ||
2دانشیار، گروه علوم و مهندسی صنایع غذایی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان | ||
3استادیار و هیأتعلمی گروه شیمی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران | ||
4گروه فیزیک، دانشگاه تحصیلات تکمیلی علوم پایه زنجان | ||
چکیده | ||
تعیین ماندگاری تخممرغ در شرایط مختلف نگهداری نه تنها در سلامت مصرف کننده بلکه در کیفیت محصولات غذایی تهیه شده بر پایه تخممرغ نیز از اهمیت زیادی برخوردار است. در این پژوهش به دنبال آن هستیم با استفاده از نتایج ارزیابی تجربی ماندگاری تخممرغ در دمای اتاق و دمای یخچال، با کمک مدل سازی شبکه عصبی مصنوعی، ماندگاری تخممرغ در شرایط دمایی مختلف تعیین شود. در این پژوهش، 160 تخممرغ سالم و تازه جمعآوری شدند. آنگاه خصوصیات ظاهری تخممرغها با استفاده از پردازش تصویر محاسبه شدند. آنگاه تخممرغ ها به دو گروه تقسیم و در دمای اتاق و یخچال نگهداری شدند. آنگاه خصوصیات کیفی تخممرغ مورد بررسی قرار گرفتند. با کمک نتایج تجربی، شبکه عصبی توسعه داده شد. اگرچه روند تغییرات کیفیت تخممرغ در هر دو دما یکسان بود ولی در تمام این فراسنجهها، نرخ تغییرات در دمای اتاق بیشتر از فراسنجه مذکور در دمای یخچال بود. تخممرغهای نگهداری شده در دمای یخچال در طی 56 روز نگهداری در محدوده کیفیت AA باقی می مانند ولی تخممرغ های نگهداری شده در دمای اتاق پس از یک هفته نگهداری دارای کیفیت A هستند و پس از دو هفته وارد محدوده B می شوند. براساس یافته های این پژوهش مشخص شد شبکه عصبی با تابع انتقال تانژانت اکسون خطی و الگوریتم لونبرگ مارکویت در لایه ورودی و تابع انتقال تانژانت اکسون خطی و الگوریتم مومنتوم در لایه خروجی با یک لایه پنهان و 4 گره دارای کمترین مجموع مربعات خطا بود. | ||
کلیدواژهها | ||
پیش بینی؛ تخممرغ؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ ماندگاری | ||
اصل مقاله | ||
Akyurek, H., & Okur, A. A. 2009. Effect of storage time, temperature and hen age on egg quality in free-range layer hens. Journal of Animal and Veterinary Advances, 8(10): 1953–1958. Al-Hajo, N. N., Zangana, B. S., Al-Janabi, L. A., & Al-Khalani, F. 2012a. Effect of coating materials (gelatin) and storage time on internal quality of chicken and quail eggs under refrigerated storage. Egyptian Poultry Science Journal, 32: 107–115. Al-Hajo, N. N., Zangana, B. S., Al-Janabi, L. A., & Al-Khalani, F. 2012b. Effect of coating materials (gelatin) and storage time on internal quality of chicken and quail eggs under refrigerated storage. Egyptian Poultry Science, 32: 107–115. Biladeau, A., & Keener, K. 2009. The effects of edible coatings on chicken egg quality under refrigerated storage. Poultry Science, 88(6): 1266–1274. Caner, C. 2005. Whey protein isolate coating and concentration effects on egg shelf life. Journal of the Science of Food and Agriculture, 85(13): 2143–2148. Caner, C., & Cansiz, O. 2007. Effectiveness of chitosan-based coating in improving shelf-life of eggs. Journal of the Science of Food and Agriculture, 87(2): 227–232. Commission, E. 2008. Commission Regulation (EC) No. 589/2008 of 23 June 2008 laying down detailed rules for implementing Council Regulation (EC) No. 1234/2007 as regards marketing standards for eggs. Official Journal of the European Union, 50: 6–23. De Ketelaere, B., Bamelis, F., Kemps, B., Decuypere, E., & De Baerdemaeker, J. 2004. Non-destructive measurements of the egg quality. World's Poultry Science Journal, 60(3): 289–302. Duman, M., Sekeroglu, A., Yildirim, A., Eleroglu, H., & Camci, O. 2016. Relation between egg shape index and egg quality characteristics. European Poultry Science, 80(1): 1–9. Food and Agriculture Organization of the United Nations. 2023. FAOSTAT. [Online]. Available: https://www.fao.org/faostat/en/#home Ghazanfari, S., Nobari, K., & Tahmoorespur, M. 2011. Prediction of egg production using artificial neural network. Goyal, S., & Goyal, G. K. 2012. Shelf life estimation of processed cheese by artificial neural network expert systems. Journal of Advanced Computer Science and Technology, 1(1): 32–41. Grashorn, M., Juergens, A., & Bessei, W. 2016. Effects of storage conditions on egg quality. Lohmann Information, 50: 22–27. Hauver, W. E. 1961. Egg grading manual. US Department of Agriculture, Agricultural Marketing Service. Haykin, S. 2010. Neural networks: a comprehensive foundation. McMillan, New Jersey. Institute of Standards and Industrial Research of Iran. 2007. Preparation and storage of edible egg – Code of practice (Vol. 3676). Tehran. Institute of Standards and Industrial Research of Iran. 2010. Code of hygienic practice for eggs and egg products (Vol. 5013). Iran Veterinary Organization. 2019. National Program for Improving the Quality and Safety Assurance of Eggs (Vol. IVO/20/98). Jahangir-Esfahani, H., Soltanizadeh-Gargari, I., & Pourata, R. 2021. Investigation into extending shelf life of chicken eggs using UV-C irradiated starch-oleic acid coating solutions. Journal of Food Research (Agricultural Science), 31: 67–81. Menhaj, M. B. 2017. Fundamentals of neural networks. Mine, Y., Guyonnet, V., Hatta, H., & Nau, N. 2023. Handbook of Egg Science and Technology (1st ed.). Narushin, V., Romanov, M. N., & Bogatyr, V. 2002. AP–animal production technology: relationship between pre-incubation egg parameters and chick weight after hatching in layer breeds. Biosystems Engineering, 83(3): 373–381. Nematinia, E., & Abdanan Mehdizadeh, S. 2018. Assessment of egg freshness by prediction of Haugh unit and albumen pH using an artificial neural network. Journal of Food Measurement and Characterization, 12(3): 1449–1459. Nematinia, E., & Mehdizadeh, S. A. 2018. Assessment of egg freshness by prediction of Haugh unit and albumen pH using an artificial neural network. Journal of Food Measurement and Characterization, 12(3): 1449–1459. No, H., Meyers, S. P., Prinyawiwatkul, W., & Xu, Z. 2007. Applications of chitosan for improvement of quality and shelf life of foods: a review. Journal of Food Science, 72(5): R87–R100. Norusis, M. J. 1993. SPSS. SPSS Incorporated. Pekel, E., & Kara, S. S. 2017. A comprehensive review for artificial neural network application to public transportation. Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences, 35(1): 157–179. Pescatore, T., & Jacob, J. 2011. Grading table eggs. University of Kentucky Cooperative Extension, Lexington. RANJBAR, M., ALIJANI, S., MIRGHELENJ, S., & DAGHIGHKIA, H. 2015. Estimation of genetic and phenotypic parameters for internal egg quality traits of Azerbaijan native chickens. Seregély, Z., Farkas, J., Tuboly, E., & Dalmadi, I. 2006. Investigating the properties of egg white pasteurised by ultra-high hydrostatic pressure and gamma irradiation by evaluating their NIR spectra and chemosensor array sensor signal responses using different methods of qualitative analysis. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 82(1–2): 115–121. Shahram, M., Ghanbarzadeh, B., Souti, M., Qiyasi Far, S., & Jalali, S. H. 2012. The use of edible active coatings based on carboxymethyl cellulose containing oleic acid and antimicrobial compounds to improve the quality and increase the shelf life of eggs. Iranian Food Science and Technology Research Journal, 8(2): 235–244. Siyar, S. H., Aliarabi, H., Ahmadi, A., & Ashori, N. 2007. Effect of different storage conditions and hen age on egg quality parameters. Proceedings of the 19th Australian Poultry Science Symposium, Sydney, New South Wales, Australia, 12–14 February 2007. Soltani, M., Omid, M., & Alimardani, R. 2015. Egg quality prediction using dielectric and visual properties based on artificial neural network. Food Analytical Methods, 8(3): 710–717. Statistical Centre of Iran. 2020. Summary of the census of chicken farms breeding laying hens. Suktanarak, S., & Teerachaichayut, S. 2017. Non-destructive quality assessment of hens' eggs using hyperspectral images. Journal of Food Engineering, 215: 97–103. Suppakul, P., Jutakorn, K., & Bangchokedee, Y. 2010. Efficacy of cellulose-based coating on enhancing the shelf life of fresh eggs. Journal of Food Engineering, 98(2): 207–213. Tabidi, M. H. 2011. Impact of storage period and quality on composition of table egg. Advances in Environmental Biology, 5(5): 856–861. Tajik, H., Aminzare, Y., & Moradi, M. 2010. Effects of edible zein and chitosan coating assimilated by oregano essential oil on the quality parameters of egg. Journal of Food Research (Agricultural Science), 20(3): 73–90. Torrico, D. D. 2010. Effects of emulsion coatings on the internal quality and shelf life of eggs. Vojdani, F., & Torres, J. A. 1990. Potassium sorbate permeability of methylcellulose and hydroxypropyl methylcellulose coatings: Effect of fatty acids. Journal of Food Science, 55(3): 841–846. Wardy, W., Torrico, D. D., Herrera Corredor, J. A., No, H. K., Zhang, X., Xu, Z., & Prinyawiwatkul, W. 2013. Soybean oil‐chitosan emulsion affects internal quality and shelf‐life of eggs stored at 25 and 4 C. International Journal of Food Science & Technology, 48(6): 1148–1156. Wardy, W., Torrico, D. D., No, H. K., Prinyawiwatkul, W., & Saalia, F. K. 2010. Edible coating affects physico‐functional properties and shelf life of chicken eggs during refrigerated and room temperature storage. International Journal of Food Science & Technology, 45(12): 2659–2668. | ||
مراجع | ||
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 105 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 37 |