Sử dụng mô hình học sâu dự đoán hàm lượng vi chất của thực phẩm sau chế biến
Tác giả: Nguyễn Hoàng Vũ, Đào Ngọc Bích, Trần Thanh Hương, Phạm Minh Triển
Số trang:
Tr. 01-08
Số phát hành:
Tập 66 - Số 6 - Tháng 6
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
641
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Chế biến thực phẩm, chất dinh dưỡng, học sâu, mô hình dự đoán
Chủ đề:
Chế biến thực phẩm
Tóm tắt:
Thực tế, việc thu thập thông tin vi lượng của thực phẩm trước và sau chế biến đặt ra nhiều thách thức do sự biến đổi sinh học, sự tương tác của các thành phần trong món ăn. Cách tiếp cận hiện nay là thu thập dữ liệu từng thành phần dinh dưỡng trước và sau khi chế biến. Sau đó, các mô hình học máy thông thường sẽ sử dụng dữ liệu này để đưa ra kết quả dự báo tốt nhưng độ ổn định còn hạn chế. Do đó, nghiên cứu này đề xuất sử dụng mô hình học sâu để huấn luyện trên bộ dữ liệu với 27 thành phần dinh dưỡng thay đổi qua hai quá trình chế biến nhiệt ẩm (luộc) và nhiệt khô (chiên) trích xuất từ bộ dữ liệu tham chiếu tiêu chuẩn của Hoa Kỳ.
Tạp chí liên quan
- Vai trò của Hội đồng Tư pháp Quốc gia với việc bảo đảm độc lập, liêm chính tư pháp và gợi mở cho Việt Nam
- Từ tính nhân đạo đến xu hướng nhân đạo hóa trong luật hình sự Việt Nam
- Tác động phi tuyến của tín dụng thương mại đến tăng trưởng tài sản doanh nghiệp: Vai trò của ràng buộc tài chính
- Những trường hợp loại trừ trách nhiệm hình sự và các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu trong Luật Hình sự Việt Nam
- Quản trị lợi nhuận qua dự phòng rủi ro tín dụng – Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng thương mại Việt Nam