Arquitectura ANFIS del proceso de fermentación de aceitunas negras naturales : (Registro nro. 43936)
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| 000 -Cabecera | |
|---|---|
| Campo de control de longitud fija | 02081nab a22002777 4500 |
| 001 - Número de control | |
| Número de control | H(066) UTNSCyT |
| 003 - Identificador del Número de control | |
| Identificador del número de control | AR-sfUTN |
| 008 - Códigos de información de longitud fija-Información general | |
| Códigos de información de longitud fija | 190909b xx |||p|r|||| 00| 0 spa d |
| 040 ## - Fuente de la catalogación | |
| Centro transcriptor | AR-sfUTN |
| Centro catalogador de origen | AR-SfUTN |
| 080 ## - CDU | |
| Clasificación Decimal Universal | H(066) UTNSCyT |
| Edición de la CDU | 2000 |
| 100 1# - Punto de acceso principal-Nombre de persona | |
| Nombre personal | Alvarez, Dolores M. E. |
| 245 10 - Mención de título | |
| Título | Arquitectura ANFIS del proceso de fermentación de aceitunas negras naturales : |
| Resto del título | entrenamiento a escala piloto y validación a escala industrial |
| 336 ## - Tipo de contenido | |
| Fuente | rdacontent |
| Término de tipo de contenido | texto |
| Código de tipo de contenido | txt |
| 337 ## - Tipo de medio | |
| Fuente | rdamedia |
| Nombre del tipo de medio | sin mediación |
| Código del tipo de medio | n |
| 338 ## - Tipo de soporte | |
| Fuente | rdacarrier |
| Nombre del tipo de soporte | volumen |
| Código del tipo de soporte | nc |
| 505 ## - Nota de contenido con formato | |
| Nota de contenido con formato | En el proceso de obtención de aceitunas negras naturales, las condiciones inciden sobre la calidad del fruto fermentado y éstas difieren a distintas escalas. El objetivo del trabajo es generar modelos matemáticos que caractericen las propiedades de las aceitunas negras naturales obtenidas a gran escala, a partir de datos del proceso a escala piloto. <br/>Se crearon arquitecturas ANFIS con parámetros físico-químicos como entradas, y de textura y color como salidas. Dichas estructuras se entrenaron con datos obtenidos a escala piloto y se validaron con los industriales. Las redes que demostraron mejor desempeño poseen dos funciones de membresia por entrada incorporada, en forma de campana generalizada y una de salida. Las estructuras logradas demostraron habilidad para predecir la evolución del proceso a escala industrial luego de los primeros días de fermentación. Para incrementar su aptitud, sería conveniente probar otros modelos para el tratamiento de datos, tales como las redes neuronales artificiales. |
| 650 ## - Punto de acceso adicional de materia - Término de materia | |
| Término de materia | ACEITUNAS NEGRAS NATURALES |
| 650 ## - Punto de acceso adicional de materia - Término de materia | |
| Término de materia | ESCALA PILOTO |
| 650 ## - Punto de acceso adicional de materia - Término de materia | |
| Término de materia | ESCALA INDUSTRIAL |
| 650 ## - Punto de acceso adicional de materia - Término de materia | |
| Término de materia | ARQUITECTURA ANFIS |
| 700 1# - Punto de acceso adicional - Nombre de persona | |
| Nombre personal | Kliger, Luis |
| 700 1# - Punto de acceso adicional - Nombre de persona | |
| Nombre personal | Modesti, Mario R. |
| 773 ## - Enlace al documento fuente | |
| Título | Revista de Ciencia y Tecnología de la Universidad Tecnologica Nacional |
| Número de control del registro relacionado | H(066) UTNSCyT |
| Nota | S.T.:H(066) UTNSCyT PP4337 |
| Parte(s) relacionada(s) | (vol. 15, nro. 30, Mar. 2017), p. 36-44 |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) | |
| Tipo de ítem Koha | Registros analíticos |
| Esquema de clasificación | Clasificación Decinal Universal |
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