Computer Engineering Düzce Univesity Düzce Turkey;
Computer Programming Doğus Univesity İstanbul Turkey;
Electric-Electronics Engineering Abant İzzet Baysal Univesity Bolu Turkey;
Classification algorithms; Telecommunications; Decision trees; Correlation; Prediction algorithms; Sensitivity; Machine learning algorithms;
机译:具有基于目标的属性和综合显着系数的综合MULTIMOORA方法,用于生物医学应用中的材料选择
机译:基于K-Means群集分析方法的移动电信网络中的报警相关
机译:基于LFP树的电信告警关联分析中关联规则挖掘方法
机译:TSCBAS:一种基于新型相关性选择方法和电信流失分析的应用
机译:多变量响应预测指标选择方法:应用于电信时间序列数据
机译:图论电信中的社会网络分析与搅拌预测
机译:抽象 ud本研究的目的是通过使用带有Design Mixture D-最优方法的Design Expert Application获得黑桑叶干面条产品的最佳配方。 ud这项研究分两个阶段进行。初步程序研究是确定抗氧化剂活性,叶绿素含量以及黑桑叶,黑桑叶粉,果皮和果皮中所含单宁的含量。首要研究是通过使用Mixture Design Expert Design D-optimal方法确定最佳配方,目的是优化黑桑叶干面条。本研究中的反应是通过使用粗纤维分析和蛋白质分析进行的化学分析反应。物理反应是吸水。感官反应是颜色,味道和气味。黑桑叶干面条由小麦粉,黑桑叶粉和削皮粉,鸡蛋,水,盐和碳酸氢钠等其他材料制成,这16种配方可根据需要提供最佳配方其中包含39.69%的面粉,14.25%的黑桑叶面粉,3.06%的去皮水果和面粉,其他材料是30%的水,10%的鸡蛋,2%的盐和1%的碳酸氢钠。该配方是通过程序11,05%的粗纤维含量,12.93%的蛋白质,274.31%的吸水率,4.31的颜色属性,3,87的味道属性和3,71的芳香属性得出的。 ud关键字:黑桑叶干面条,优化。