針對調(diào)理雞肉菌落總數(shù)在貯藏期間易受到外界因素影響,提出了一種優(yōu)化反向傳播（back propagation,BP）神經(jīng)網(wǎng)絡的調(diào)理雞肉菌落總數(shù)預測方法。以貯藏在4℃條件下的調(diào)理雞肉為研究對象,采集其表面400～1 000 nm高光譜信息共計419個波段作為全波段,并利用競爭性自適應重加權(quán)（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）算法篩選出34個特征波段,分別以全波段和特征波段對應的光譜值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸入,采用鳥群算法（bird swarm algorithm,BSA）和免疫算法（immune algorithm,IA）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)重和閾值,建立調(diào)理雞肉菌落總數(shù)的BP、BSA-BP、IA-BP、BSA-IA-BP預測模型。試驗結(jié)果表明:經(jīng)過CARS篩選特征波長的BSA-IA-BP模型預測效果最佳,預測集相關系數(shù)RP、均方根誤差、剩余預測偏差分別為0.93、0.31lg（CFU/g）、2.68,且模型穩(wěn)定性最好。該研究為基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)調(diào)理雞肉菌落總數(shù)快速無損檢測提供了算法支撐和理論基礎。 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程學報. 2020,36(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

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240份調(diào)理雞肉平均反射光譜曲線

BSA-IA-BP模型流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]冷凍冷藏過程中豬肉的光譜特性研究及其品質(zhì)的快速檢測[D]. 謝安國.華南理工大學 2016



本文編號：3520477