南美白对虾货架期预测指标选择及模型研究

• 作者: 王文娟 葛艳 陈明 黄幸幸
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 南美白对虾 货架期 预测指标 支持向量机 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 贮运与保鲜
• 页码范围: 105-109,116
• 页数: 6页
• 字数: 5366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2017.04.021

摘要

为研究南美白对虾品质指标与货架期之间的关系及南美白对虾在贮藏过程中的品质变化过程,精确预测其剩余货架期,通过检测277,272.2,255 K温度下南美白对虾的感官指标、理化指标和微生物指标,分别针对南美白对虾品质检测的综合指标和部分关键指标,以支持向量机模型和BP神经网络模型为基础,建立南美白对虾货架期预测模型.结果表明:基于综合指标构建的货架期预测模型的预测精度(支持向量机为97.71％,BP为91.41％)比基于关键指标的(支持向量机为84.08％,BP为83.76％)高;基于支持向量机的预测模型的预测精度(关键指标为84.08％,综合指标为97.71％)比BP预测模型的(关键指标为83.76％,综合指标为91.41％)高;基于综合指标的支持向量机预测模型的预测精度是4种模型中最高的,为97.71％.该结论也可为支持向量机方法和预测指标选择在其他食品领域货架期的应用研究提供一定的参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈明	上海海洋大学信息学院	58	263	8.0	13.0
3	葛艳	上海海洋大学信息学院	16	29	3.0	4.0
5	王文娟	上海海洋大学信息学院	12	19	3.0	4.0
7	黄幸幸	上海海洋大学信息学院	1	4	1.0	1.0