Classification of Wheat Flour: a Case Study in a Food Company

Autores

Resumo

Atualmente, o ambiente altamente competitivo exige que as empresas alimentícias otimizem os seus processos. Neste contexto, sugerimos a utilização de redes neurais artificiais para otimizar o processo de classificação de farinha de trigo de uma empresa alimentícia. A base de dados, disponibilizada pela empresa alimentícia, apresenta 7666 observações. Um algoritmo baseado na arquitetura MLP (Multilayer Perception) foi implementado na linguagem de programação Python. A técnica Grid Search Cross-Validation  foi utilizada para otimizar os hiperparâmetros da rede neural. Os resultados experimentais mostraram que o modelo MLP apresenta acurácia superior a 95% e índice Kappa de 0,949.

Biografia do Autor

Jandrei Sartori Spancerski, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio

José Airton Azevedo dos Santos, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR

Programa de Pós-graduação em tecnologias Computacionais para o Agronegócio (PPGTCA)

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Publicado

2024-09-28

Como Citar

Sartori Spancerski, J. ., & dos Santos, J. A. A. (2024). Classification of Wheat Flour: a Case Study in a Food Company. REVISTA CEREUS, 16(3), 197–208. Recuperado de https://ojs.unirg.edu.br/index.php/1/article/view/4944

Edição

v. 16 n. 3 (2024): Revista Cereus

Seção

Artigos

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