گیاهی دارویی چندین ساله به ارتفاع حدود نیم‌متر است که در نواحی مختلف ایران می‌روید. خشک‌کردن یکی از قدیمی‌ترین روش‌های نگهداری مواد است. استفاده از شبکه‌های عـصبی در طراحـی و انتخاب شرایط کاری بهینه و کنترل خشک‌کن می تواند به کار رود. در این مطالعه به بررسی پارامترهای مختلف خشک‌کردن، ارزیابی مدل‌های ریاضی جهت تعیین بهترین مدل، ارزیابی توپولوژی‌های مختلف شبکه عصبی مصنوعی MLP جهت تعیین بهترین شبکه برای گیاه اسطوخودوس با خشک‌کن مایکروویو با محدوده توان 1000-100 وات و فرکانس 2450 مگاهرتز در چهار سطح توان 300، 500، 700 و 900 وات پرداخته شده است. از شبکه‌ عصبی مصنوعی MLP برای پیش‌بینی ارتباط بین پارامترهای سینتیک خشک‌کردن (نسبت رطوبت و نرخ خشک-شدن) و بازده انرژی مصرفی با تغییرات توان مصرفی مایکروویو با بکارگیری نرم افزار استاتیستیکا استفاده شد. از بین مدل‌های برازش شده، مدل میدیلی به عنوان بهترین مدل با توجه به معیار‌های R 2، 2 χ و RMSE انتخاب شد. سطوح توان مایکروویو بر مدت زمان خشک شدن تأثیر داشت، به‌طوری‌که زمان خشک شدن برای توان 900 وات 3 دقیقه و برای توان 300 وات 11 دقیقه به دست آمد. به منظور پیش‌بینی پارامترهای سینتیک خشک‌کردن و بازده انرژی مصرفی، شبکه MLP دارای یک ورودی و سه خروجی به طور موفقیت‌آمیزی مورد استفاده قرار گرفت. نتایج به طور کلی نشان داد که شبکه عصبی مصنوعی MLP یک ابزار بسیار قدرتمند در پیش‌بینی پارامترهای سینتیک خشک‌کردن و بازده انرژی مصرفی گیاه دارویی اسطوخودوس بر اساس مقادیر توان مصرفی مایکروویو است. تفاصيل المقالة