基于神经网络的微生物生长预测模型

• 作者: 侯奇 刘静 管骁
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 微生物 生长预测模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 贮运与保鲜
• 页码范围: 120-123
• 页数: 4页
• 字数: 3464字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2018.02.026

摘要

鉴于现有大多数预测模型都是经验型模型,含有过多没有生物解释的参数,提出一个基于神经网络的非经验型的微生物生长预测模型,并以李斯特菌为研究实例,利用其试验环境的温度、pH 值和Aw值建立BP神经网络二级生长模型,在不同环境条件下拟合微生物的生长速率和倍增时间,结合微生物初始浓度对一级模型的时间与微生物生长情况进行预测,最后利用李斯特菌生长数据对模型进行仿真测试.试验结果证明,该模型可以对微生物生长的各个时期进行有效预测,相对于经验模型,该模型更加适用于微生物生长动力学预测,有效地解决了经验型模型的参数问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管骁	上海理工大学医疗器械与食品学院	67	363	10.0	14.0
2	刘静	上海海事大学信息工程学院	41	167	6.0	10.0
3	侯奇	上海海事大学信息工程学院	2	1	1.0	1.0