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
- Một số giải pháp hoàn thiện công tác quản trị chất lượng toàn diện tại ngân hàng
- Kinh nghiệm quản lý nhà nước đối với doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài ở một số địa phương và bài học cho chính quyền tỉnh Bắc Ninh
- Áp dụng mô hình BSC trong đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp tại Việt Nam : nghiên cứu trường hợp sản xuất
- Ứng dụng công nghệ thông tin vào hoạt động ngân hàng: Kinh nghiệm các nước trên thế giới và gợi ý cho Việt Nam
- Cơ hội cho phát triển thị trường bất động sản lành mạnh, bền vững khi Luật Đất đai, Luật Kinh doanh bất động sản và Luật Nhà ở mới có hiệu lực