Classification of crispness of food materials by deep neural networks (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: DACANAL, GUSTAVO CESAR - FZEA ; LOPES, RAFAEL ZINNI - FZEA
- Unidade: FZEA
- DOI: 10.1111/jtxs.12792
- Subjects: REDES NEURAIS; INDÚSTRIA DE ALIMENTOS; COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR; CARNES E DERIVADOS; BATATA
- Keywords: convolutional neural networks; crispness; fried chicken; mathematical modeling; potato chips; toast; Frango frito; Batata frita; Modelagem matemática; Crocância
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Texture Studies
- ISSN: 0022-4901
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 54, n. 6, p. 845-859, 2023
- Este artigo NÃO possui versão em acesso aberto
-
Status: Nenhuma versão em acesso aberto identificada -
ABNT
LOPES, Rafael Zinni e DACANAL, Gustavo César. Classification of crispness of food materials by deep neural networks. Journal of Texture Studies, v. 54, n. 6, p. 845-859, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/jtxs.12792. Acesso em: 13 mar. 2026. -
APA
Lopes, R. Z., & Dacanal, G. C. (2023). Classification of crispness of food materials by deep neural networks. Journal of Texture Studies, 54( 6), 845-859. doi:10.1111/jtxs.12792 -
NLM
Lopes RZ, Dacanal GC. Classification of crispness of food materials by deep neural networks [Internet]. Journal of Texture Studies. 2023 ; 54( 6): 845-859.[citado 2026 mar. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jtxs.12792 -
Vancouver
Lopes RZ, Dacanal GC. Classification of crispness of food materials by deep neural networks [Internet]. Journal of Texture Studies. 2023 ; 54( 6): 845-859.[citado 2026 mar. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jtxs.12792 - Estudo do efeito crocante em alimentos secos via transformada de Fourier discreta
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