針對(duì)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(luò)的調(diào)理雞肉菌落總數(shù)預(yù)測(cè)方法。以貯藏在4℃條件下的調(diào)理雞肉為研究對(duì)象,采集其表面400～1 000 nm高光譜信息共計(jì)419個(gè)波段作為全波段,并利用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）算法篩選出34個(gè)特征波段,分別以全波段和特征波段對(duì)應(yīng)的光譜值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(yù)測(cè)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明:經(jīng)過CARS篩選特征波長的BSA-IA-BP模型預(yù)測(cè)效果最佳,預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)RP、均方根誤差、剩余預(yù)測(cè)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(luò)實(shí)現(xiàn)調(diào)理雞肉菌落總數(shù)快速無損檢測(cè)提供了算法支撐和理論基礎(chǔ)。 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 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(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3520477