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| 基于主成分分析、遗传算法和神经网络对啤酒感官评价预测的研究 | |
| 引用本文： | 任亦贺,骆学雷,丰水平,丛丽娜,钟俊辉.基于主成分分析、遗传算法和神经网络对啤酒感官评价预测的研究[J].中国酿造,2010(2). |
| 作者姓名： | 任亦贺 骆学雷 丰水平 丛丽娜 钟俊辉 |
| 作者单位： | 1. 大连工业大学,生物与食品工程学院,辽宁,大连,116034 2. 华润雪花啤酒(中国)有限公司技术中心,河北,三河,065201 3. 大连工业大学,生物与食品工程学院,辽宁,大连,116034;华润雪花啤酒(中国)有限公司技术中心,河北,三河,065201 |
| 摘 要： | 使用主成分分析、遗传算法和神经网络建立啤酒感官评价模型并预测.该模型先将啤酒中23个理化及风味指标进行主成分分析,再将主成分得分作为输入数据,感官评价得分作为输出数据,使用BP神经网络建立预测模型,并采用遗传算法优化神经网络的权值.用此模型对50种啤酒的感官得分进行预测,预测最大相对误差为16.08%.经过对感官评价的分析,最大相对误差小于20%认为可信.结果表明,该方法能有效地预测啤酒感官评价. |
| 关 键 词： | 主成分分析 遗传算法 神经网络 啤酒风味 感官评价 |
Prediction of beer sensory evaluation based on principal component analysis, genetic algorithm and artificial neural network |
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| REN Yihe,LUO Xuelei,FENG Shuiping,CONG Lina,ZHONG Junhui.Prediction of beer sensory evaluation based on principal component analysis, genetic algorithm and artificial neural network[J].China Brewing,2010(2). | |
| Authors: | REN Yihe LUO Xuelei FENG Shuiping CONG Lina ZHONG Junhui |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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