BP人工神经网络对酸奶货架期的预测

• 作者: 易甜 程鹏飞
• 来源期刊: 绿色科技
• 学科: 工学
• 关键词: 酸奶 人工神经网络 货架期
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 食品与加工
• 页码范围: 242-246
• 页数: 5页
• 分类号: TS2
• 字数: 3905字
• 语种: 中文

摘要

针对传统力学模型的局限性,构建了BP人工神经网络模型对酸奶货架期进行预测.该模型全面考虑了理化指标、微生物指标、感官指标等消费者关注度高的指标,模拟非稳定性冷链条件,对酸奶的货架期进行预测.结果表明:BP神经网络模型与传统动力学模型相比,能更加准确地预测在冷链短暂中断的温度波动条件下的货架期.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易甜	湖北省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所	11	28	4.0	5.0
2	程鹏飞		5	8	2.0	2.0