基于Lasso-SVM模型的香辛植物风味预测研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 张哨华

作者： 张哨华;马斌;蒋鹏飞;冯岭;周婧雯

作者机构：

关键词： 香辛植物;Lasso;模拟预测;SVM;风味相互作用

期刊名称： 中国食品工业

ISSN： 1006-6195

年卷期： 2024 年 003 期

页码： 118-120

摘要： 风味是食品感官质量的重要指标，是食品能否为消费者接受的主要因素之一。在风味调配的研究中，由于试验因素影响较多，且各因素之间没有明确联系，难以用化学、物理等方式去简单描述。为探究以蒜和葱作为主要原料在不同状态下香气相互协同规律，本文首先使用Lasso回归模型，从众多因素中筛选出原材料配比、温度、时间等3个主要影响因素；然后，设计并开展了香料配比试验，获得香料风味的化学组成及满意度，构建了训练数据集；因数据具有小样本、非线性特点，本文基于支持向量机建立了香辛植物风味预测模型，并采用训练数据集进行了模型训练，得到模型的主要参数；最后，利用特征香气物质重组试验所形成的新样本数据，检验模型的准确性，试验表明该预测模型可以较为准确地预测香料混合物的化学组成及满意度。

分类号： TS264.3

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