Resumen

Se desarrollaron diversos modelos de redes neuronales para establecer la relación entre los perfiles de temperatura de molde (tin temperature) y la calidad del pan. El mejor modelo estaba compuesto de 6 neuronas de entrada, 6 capas ocultas de neuronas primarias, 4 capas ocultas de neuronas secundarias y 4 neuronas de salida con las funciones de transferencia log-sigmoide. Durante la verificación, el coeficiente de correlación y el error cuadrático medio fueron de 0.9356 y 53.9269, respectivamente. Para producir pan de sándwich con diversos niveles de color de corteza y pérdida de peso, se usó el mejor modelo de red neuronal para diseñar los perfiles de temperatura de molde para cuatro zonas de panificación. Para obtener el mismo color de corteza y pérdida de peso, se pudo estimar la cantidad del incremento de las temperaturas de molde para tiempos de panificación cortos. Sin embargo, el patrón de perfiles de temperatura de molde no cambió significativamente.

• Materias:Técnicas de producción Ingeniería de la producción Industria de equipos y accesorios para panadería
• Subjects:Techniques of production Production engineering Bakery equipment and supplies industry
• Palabras claves:Modelización, Red neuronal, Diseño del proceso, Levadura, Pan, Panificación
• Keywords:Modeling, Neural network, Process design, Baking, Bread, Bakery