基于主成分分析、遗传算法和神经网络对啤酒感官评价预测的研究

• 作者: 丛丽娜 丰水平 任亦贺 钟俊辉 骆学雷
• 来源期刊: 中国酿造
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 遗传算法 神经网络 啤酒风味 感官评价
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TS262.5
• 字数: 3858字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-5071.2010.02.014

摘要

使用主成分分析、遗传算法和神经网络建立啤酒感官评价模型并预测.该模型先将啤酒中23个理化及风味指标进行主成分分析,再将主成分得分作为输入数据,感官评价得分作为输出数据,使用BP神经网络建立预测模型,并采用遗传算法优化神经网络的权值.用此模型对50种啤酒的感官得分进行预测,预测最大相对误差为16.08%.经过对感官评价的分析,最大相对误差小于20%认为可信.结果表明,该方法能有效地预测啤酒感官评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任亦贺	大连工业大学生物与食品工程学院	2	15	2.0	2.0