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ANFIS and ANNs model for prediction of moisture diffusivity and specific energy consumption potato,garlic and cantaloupe drying under convective hot air dryer

引用

Information Processing in Agriculture 2018年第3期5卷 372-387页

作者： Mohammad Kaveh Vali Rasooli Sharabiani reza amiri chayjan Ebrahim Taghinezhad Yousef Abbaspour-Gilandeh Iman Golpour Department of Agricultural Machinery College of Agriculture and Natural ResourcesUniversity of Mohaghegh ArdabiliArdabilIran Department of Biosystems Engineering Faculty of AgricultureBu-Ali Sina UniversityHamedanIran Moghan College of Agriculture and Natural Resources University of Mohaghegh ArdabiliArdabilIran Department of Biosystems Engineering Faculty of AgricultureUrmia UniversityUrmiaIran

The main purpose of this study was to develop and apply an adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)and Artificial Neural Networks(ANNs)model for predicting the drying characteristics of potato,garlic and cantaloupe at convective hot air *** experiments were conducted at the air temperatures of 40,50,60 and 70C and the air speeds of 0.5,1 and l.5 m/*** properties were including kinetic drying,effective moisture diffusivity(Deff)and specific energy consumption(SEC).The highest value of Deff obtained 9.76×10^-9,0.13×10^-9 and 9.97×10^-10 m^2/s for potato,garlic,and cantaloupe,*** lowest value of SEC for potato,garlic,and cantaloupe were calculated 1.94105,4.52105 and 2.12105 kJ/kg,*** revealed that the ANFIS model had the high ability to predict the Deff(R^2=0.9900),SEC(R^2=0.9917),moisture ratio(R^2=0.9974)and drying rate(R^2=0.9901)during *** ANFIS method had the high ability to evaluate all output as compared to ANNs method.

关键词： Convective hot air drying Drying kinetics Effective moisture diffusivity ANFIS ANNs

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