核桃不饱和脂肪酸总量预测线性与非线性模型

• 作者: 尹蓉 张倩茹 李群 殷龙龙 王振 王贤萍 胡晓军 高忠东
• 来源期刊: 核农学报
• 关键词: 核桃 不饱和脂肪酸 总量预测 多元线性回归模型 BP神经网络模型
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 农产品辐照研究·食品科学
• 页码范围: 1789-1798
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.11869/j.issn.100-8551.2018.09.1789

摘要

为研究核桃的外观形状变化与内部营养成分累积的规律,以35个核桃品种的果实为试验材料,分析测定其脂肪、蛋白质、糖分、粗纤维、水分含量及外观指标,采用多元线性回归分析、主成分分析、BP神经网络等数学方法,建立核桃不饱和脂肪酸的预测模型.结果表明,基于16项常规理化及外观测定数据建立的线性模型(LM)和非线性模型(NLM)对核桃不饱和脂肪酸(UFA)总量、多不饱和脂肪酸(PUFA)和单不饱和脂肪酸(MUFA)预测的可靠性存在差异;NLM的可靠性优于LM,即RNLM＞RLM;全因素的BP神经网络模型可用于MUFA的预测,预测的平均相对误差为0.59％,基于主成分的BP神经网络模型可用于UFA总量的预测,预测的平均相对误差为4.58％.本研究结果为核桃加工利用过程中原料选择、品质评价、质量控制等环节提供了相关的理论依据.