MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/j.foodchem.2011.01.091

Медицинская библиотека · Food chemistry · 2011

Antioxidant activity prediction and classification of some teas using artificial neural networks.

Cimpoiu Claudia, Cristea Vasile-Mircea, Hosu Anamaria, Sandru Mihaela, Seserman Liana

СтатьяПеревод в очереди

Аннотация

In order to characterise and to classify some teas a simple, rapid and economical method based on composition, antioxidant activity and artificial neural networks (ANNs) is proposed. For these purpose two types of ANN based applications have been developed: one for predicting the antioxidant activity and a second one for establishing the class of the teas. The complex relationship between the total antioxidant activity (AA) depending on the total flavonoids content (F), total catechins content (C) and total methyl-xanthines content (MX) of commercial teas was revealed by the first designed feed-forward ANN. Secondly, using a probabilistic ANN, successful tea classification in various classes (green tea, black tea and express black tea) was also performed.

Для цитирования: Cimpoiu Claudia, Cristea Vasile-Mircea, Hosu Anamaria, Sandru Mihaela, Seserman Liana. Antioxidant activity prediction and classification of some teas using artificial neural networks.. Food chemistry. 2011. DOI: 10.1016/j.foodchem.2011.01.091.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.