Création d’un algorithme dynamique pour raffiner le Plan d’expérience pour améliorer l’efficacité de la production de protéine de Tenebrio Molitor

Les plans d?expérience (PE) sont très importants pour améliorer le contrôle de la ligne de production parce qu?ils aident à décider quel facteur sont les plus influents pour obtenir le résultat finales par rapport les critères de souhaité. Cependant, les PE actuel ne sont pas capables d?accepter de nouvelles données d?entrée sans obliger le chercheur à faire un nouvelle PE. Notre problématique est donc développer un plan d?expérience dynamique qui soit capable de raffiner la fonction mathématique qui définit le comportement d?un processus dont le contrôle est souhaité en acceptant des nouvelles données d?entrée sans nous obliger à faire un nouvelle PE. En ce cas, résultat finales est l?efficacité de la productivité de protéine. TO BE CONT’D

Faculty Supervisor:

Samuel-Jean Bassetto

Student:

Rildo de Miranda Alves

Partner:

Mystik proteine

Discipline:

Mathematics

Sector:

Information and communications technologies

University:

Program: