Análisis de la medición de la biomasa en fermentación en estado sólido empleando el modelo logístico y redes neuronales

RESUMEN: En este trabajo, se llevó a cabo el análisis del crecimiento del Pleurotus pulmonarius en tusa de maíz, empleando redes neuronales artificiales y el modelo logístico. La biomasa se cuantificó a través de las concentraciones de proteína (método Kjeldahl) y ergosterol (cromatografía líquida de alta resolución). Los datos obtenidos fueron analizados con los programas R y Matlab. El mejor r2 ajustado del modelo logístico fue de 0,9937 en la concentración de proteína para el análisis ensayo por ensayo. Las redes neuronales artificiales, obtuvieron sumatorias medias de los errores cuadráticos de 0,017 y 11,394 para las concentraciones de proteína y ergosterol respectivamente. Los resultados muestran que el modelo logístico y las redes neuronales artificiales son herramientas útiles para modelar en fermentación sólida. Los mejores ajustes fueron para la concentración de proteína.

• Autores: Zapata Montoya, José Edgar; Oviedo Lopera, Juan Camilo; Casas Botero, Ana Elisa; Valencia Velásquez, Jaime Alejandro
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2014
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/20499
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/20499
• Palabra clave: Biotecnologia microbiana; Microbial biotechnology; Redes neurales (computadores); Neural networks (Computer science); Biomasa; Biomass; Fermentación; Fermentation; Modelo logístico; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_926; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2855
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