GA-BP神经网络及其在液体乳安全评价中的应用

• 作者: 任叶 姜同强
• 来源期刊: 食品工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 液体乳 食品安全评价
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 食品安全
• 页码范围: 289-292
• 页数: 4页
• 分类号: TS201.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2017.05.046

摘要

利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP(Back Propagation,BP)神经网络的初始权值、阈值,以期加快网络收敛,提高预测精度.以乳制品中的液体乳为实验材料,建立安全评价指标体系;将优化后的GA-BP神经网络作为评价模型,对液体乳的日常检测数据进行拟合;以测试数据作为验证,检测模型的收敛速度和拟合度.结果表明GA-BP较BP神经网络来讲更稳定,能较快收敛,且仿真误差较小;在隐层节点数为9时,GA-BP神经网络对液体乳的拟合效果最好,预测精度较高,是一种可行的液体乳安全状况评价方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜同强	北京工商大学计算机与信息工程学院	29	339	8.0	18.0
2	任叶	北京工商大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0