انجام پروژه متلب برای جمع بندی کار

برای انجام پروژه مدلسازی شبکه عصبی مصنوعی استخراج پلی فنول‌ها از برگ کاج با استفاده از روش اولتراسونیک، ابتدا باید داده‌های تجربی جمع‌آوری شده از آزمایشات مختلف (شامل دما، زمان استخراج، نوع حلال و نسبت مایع به جامد) را برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کرد. این داده‌ها پس از جمع‌آوری باید به سه دسته تقسیم شوند: داده‌های آموزشی (50 درصد)، داده‌های اعتبارسنجی (30 درصد) و داده‌های تست (20 درصد) که به طور مشخص برای ارزیابی دقت مدل استفاده خواهند شد. سپس باید از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین مانند جنگل تصادفی (Random Forest) یا شبکه عصبی مصنوعی (ANN) برای مدل‌سازی استفاده کرد. در MATLAB، می‌توان از تابع TreeBagger برای پیاده‌سازی مدل جنگل تصادفی استفاده کرد. این مدل باید با تنظیم پارامترهایی مانند تعداد درخت‌ها، عمق درخت‌ها، و انتخاب ویژگی‌ها، آموزش داده شود. در مرحله بعد، ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای آماری مختلفی نظیر میانگین مربعات خطا (MSE)، میانگین درصد خطای مطلق (MAPE) و ضریب همبستگی (R²) انجام می‌شود تا دقت پیش‌بینی‌ها مشخص شود. بعد از پیاده‌سازی مدل و ارزیابی آن، ممکن است نیاز به بهینه‌سازی مدل با تنظیم دقیق‌تر پارامترها یا استفاده از روش‌های دیگر برای کاهش خطاها و بهبود پیش‌بینی‌ها باشد. این بهینه‌سازی می‌تواند با استفاده از روش‌هایی نظیر نرمال‌سازی داده‌ها، تنظیم تعداد درخت‌ها یا استفاده از دیگر الگوریتم‌های یادگیری ماشین انجام شود. پس از بهینه‌سازی و تعیین بهترین مدل، می‌توان مدل را برای پیش‌بینی دقیق‌تر بازده عصاره پلی فنول‌ها از برگ کاج استفاده کرد. نتایج این مدل‌سازی می‌تواند به‌طور عملی در بهینه‌سازی فرآیندهای استخراج پلی فنول‌ها از برگ‌های کاج و سایر منابع گیاهی کمک کند و در صنایع دارویی و غذایی به‌کار گرفته شود. این پروژه علاوه بر مدل‌سازی دقیق‌تر، به‌عنوان ابزاری برای استفاده بهینه از منابع ضایعاتی گیاهی نیز اهمیت زیادی دارد.