BP人工神经网络在酥性饼干货架寿命预测中的应用

分别使用动力学方法、weibull危害分析法、BP人工神经网络法建立了预测美味酥饼干货架寿命的数学模型。3种模型性能的比较表明:BP人工神经网络预测结果更加准确、方便,使用BP人工神经网络模型的预测值与真实货架寿命值的相关性最高(R2=0.963 8);并且BP模型能综合反映饼干的初始含水率、初始过氧化值,饼干包装材料的透氧率、透湿率以及贮存环境温湿度对其货架寿命的影响。

番茄的质量因子分析及货架寿命预测

对番茄贮藏在296K、286K和276K条件下进行理化和感官评定,并利用STATISTICA软件进行因子分析,找出反映多种指标的主成分因子(品质因子)。在将理化因子与感官因子进行皮尔逊积矩相关分析的基础上验证了理化指标与感官指标设置的合理性与对应性,实验结果也表明两者之间存在一定的相关性。还依据感官因子进行了货架寿命预测,获得286￣296K温度段的货架寿命预测方程:Qs(T)=8.89×1.97(296-T)/10,并通过感官因子切分点计算代入相应回归方程,获得理化因子的限值。