BP人工神经网络对酸奶货架期的预测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 易甜

作者： 易甜;程鹏飞

作者机构：

关键词： 酸奶;人工神经网络;货架期

期刊名称： 绿色科技

ISSN： 1674-9944

年卷期： 2017 年 10 期

页码： 242-246

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。

分类号： TS252.54

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