基于径向基函数神经网络探索风味物质对啤酒风味的预测

以啤酒中对风味贡献较大的高级醇、酯、有机酸、酒精、苦味质共13种风味物质作为输入指标,以感官品评评分为输出指标,利用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络(neural network)对国内外20种啤酒的风味进行预测,准确率达75%,与其他相同样本数的神经网络相比较,准确率有较大提高。说明啤酒中这13种风味物质与综合风味之间存在密切关系,以利于啤酒生产厂家对啤酒整体风味的控制。