Moisture Prediction in Bird’s Nest Drying with Machine Learning Models

The moisture content plays a pivotal role in determining the quality of dried food products. With the aim of refining moisture estimation accuracy during the drying process and streamlining workflow efficiency and automation, this study investigates machine learning models for predicting moisture le...

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Veröffentlicht in:Process integration and optimization for sustainability Jg. 9; H. 1; S. 197 - 207
Hauptverfasser: Jin, Hai Tao, Chen, Zhiyuan, Law, Chung Lim
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Singapore Springer Nature Singapore 01.03.2025
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:2509-4238, 2509-4246
Online-Zugang:Volltext
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