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Aplicação de redes neurais para avaliação do teor de carne mecanicamente separada em salsicha de frango

2003; Sociedade Brasileira de Ciência e Tecnologia de Alimentos; Volume: 23; Issue: 3 Linguagem: Português

10.1590/s0101-20612003000300002

1678-457X

Erlandsson Anthony de Sousa, Luiz Carlos Viana Teixeira, Márcia Regina P. do Amaral Mello, Elizabeth Aparecida Ferraz da Silva Torres, José Machado Moita Neto,

Sensory Analysis and Statistical Methods

A carne mecanicamente separada (CMS) de frango é uma matéria-prima cárnea produzida através de equipamentos próprios do tipo desossadores mecânicos, utilizando partes de frango de baixo valor comercial como o dorso e o pescoço. Para determinação do teor de CMS utilizada na composição de produtos cárneos comerciais construímos uma rede neural artificial do tipo Backpropagation (BP). O objetivo deste trabalho foi treinar, testar e aplicar uma rede do tipo BP, com três camadas de neurônios, para previsão do teor de CMS a partir do teor de minerais de salsichas formuladas com diferentes teores de carne de frango mecanicamente separada. Utilizamos a composição mineral de 29 amostras de salsicha contendo diferentes teores de CMS e 22 amostras de produtos cárneos comerciais. A topologia da rede foi 5-5-1. O erro quadrático médio no conjunto de treinamento foi de 2,4% e na fase de teste foi de apenas 3,8%. No entanto, a aplicação da rede às amostras comerciais foi inadequada devido à diferença de ingredientes das salsichas usadas no treinamento e os ingredientes das amostras comerciais. A rede neural construída para determinação do teor de carne mecanicamente separada mostrou-se eficiente durante a fase de treinamento e teste da rede.