تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,341 |
تعداد مقالات | 16,473 |
تعداد مشاهده مقاله | 53,505,048 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 16,026,429 |
پیش بینی محتوی کلروفیل گیاه گوجه فرنگی با استفاده از شبکه های عصبی و انفیس | ||
نشریه مکانیزاسیون کشاورزی | ||
دوره 6، شماره 3، مهر 1400، صفحه 59-65 اصل مقاله (941.38 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jam.2021.13936 | ||
نویسندگان | ||
ولی رسولی شربیانی* 1؛ اسما کیسالایی1؛ ابراهیم تقی نژاد2 | ||
1گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی | ||
2گروه مهندسی فناوری کشاورزی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی | ||
چکیده | ||
تقریبا سه چهارم کل گوجه فرنگی تولید شده در جهان بصورت تازه مورد مصرف قرار می گیرد. کیفیت خوب برای توزیع گوجه فرنگی معیار مهمی است. کلروفیل یک ماده شیمیایی سبز رنگ برای تامین غذای مورد نیاز گیاه و تضمین رشد و بهره وری گیاه است. وظیفه اصلی کلروفیل جذب نورهای آبی و قرمز و انجام فتوسنتز است. در سال های اخیر تمایل به استفاده از روش های پیش بینی مانند محاسبات نرم و هوش مصنوعی برای پایش رشد گیاهان ا افزایش یافته است. هدف اصلی این تحقیق بررسی رابطه ارتفاع و محتوای کلروفیل در برگ گیاه گوجه فرنگی با استفاده از تکنیک های مدل سازی و پیش بینی و مقایسه دقت این روش ها بود. در این تحقیق تعدادی از بوته های گیاه گوجه فرنگی برای اندازه گیری ارتفاع و SPAD به طور تصادفی انتخاب شدند. نتایج نشان داد که ارتباط بین میزان کلروفیل و ارتفاع گیاه بسیار کم است (276/0=R2). با این حال، استفاده از مدلسازی ANN و ANFIS، قدرت پیشبینی را به ترتیب تا (982/0=R2 و 913/0 =R2) افزایش داد. | ||
کلیدواژهها | ||
محتوی کلروفیل گیاه؛ گوجه فرنگی؛ مدل سازی؛ شبکه های عصبی؛ انفیس | ||
مراجع | ||
Akanbi C.T., Adeyemi R.S., Ojo A. (2006): Drying characteristics and sorption isotherm of tomato slices. Journal of Food Engineering, 73: 141-146. Arazuri S., Jaren C., Arana J. I., Perez de ciriza J. J. (2007): Influence of mechanical harvest on the physical properties of processing tomato (Lycopersicon esculentum Mill.). Journal of Food Engineering. 80(1): 190-198. Azizi G., Alimardani L., Siahmargoei A. (2011): Evaluation of Relation of chlorophyll meter’s number with chlorophyll content, photosynthesis and nitrogen content of soybean’s leaf. (6)23. 34-40. Faizollahzadeh Ardabili S., Mahmoudi A., Mesri Gundoshmian T. (2016): Modeling and simulation controlling system of HVAC using fuzzy and predictive (radial basis function, RBF) controllers. Journal of Building Engineering. (6): 301–308. FAO. (2010): Pyrrolizidine alkaloids in foods and animal feeds. FAO Consumer Protection Fact Sheets. (2): 1-6. FAO, W. (2012). The state of food insecurity in the world. 8-11. Li Z. (2011): Physical and mechanical properties of tomato fruits as related to robot’s harvesting." Journal of Food Engineering 103(2): 170-178. Li Z., Ly K., Wang Y., Zhao B., Yang Z. (2015): Multi-scale engineering properties of tomato fruits related to harvesting, simulation and textural evaluation. Food Science and Technology. 61(2): 444-451. Moody J., Darken C. J. (1989): Fast learning in networks of locally-tuned processing units. Neural computation. 1(2): 281-294. Nagamani P. V., Chauban P., Dwivedi R. M. (2007): Estimation of chlorophyll-A concentration using an artificial neural network (ANN) based algorithm with oceansatI OCM data. Journal of the Indian Society of Remote Sensing. V: 35, Issue 3, pp 201207. Samli R., Sivri N., Sevgen S., Kiremetci V. Z. (2014): Applying Artificial Neural Networks for the estimation of Chlorophyll-A concentrations along the Istanbul coast. Pol. J. Enviro. Stu. V: 23. No 4. 1281-1287. Soyguder S., Alli H. (2009): An expert system for the humidity and temperature control in HVAC systems using ANFIS and optimization with Fuzzy Modeling Approach. Energy and Buildings. 41(8): 814-822. Soyguder S., Alli H. (2009): Design and simulation of self-tuning PID-type fuzzy adaptive control for an expert HVAC system. Expert Systems with Applications. 36(3): 4566-4573. Wen X. L., Wang H.T., Wang H. (2012): Prediction model of flow boiling heat transfer for R407C inside horizontal smooth tubes based on RBF neural network. Procedia Engineering. 31: 233-239. Zhang J., Huang W., Zhou Q. (2014): Reflectance Variation within the In-Chlorophyll Centre Waveband for Robust Retrieval of Leaf Chlorophyll Content. PLoS ONE 9(11): e110812. doi:10.1371/journal.,pone.0110812 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 384 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 348 |