排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 62 毫秒
1
1.
针对金鲳鱼(Trachinotus ovatus)贮藏过程中品质变化难以预测的问题，测定金鲳鱼片在0、3、6、9、12℃贮藏条件下挥发性盐基氮质量分数(w(TVB-N))、菌落总数、K值和感官评价值，构建径向基函数神经网络(Radial basis function neural network, RBFNN)和反向传播神经网络(Back propagation neural network, BPNN)预测模型以预测品质，并对模型的预测结果进行残差分析和相对误差分析以评价预测准确度。结果表明：1)BPNN模型和RBFNN模型的残差都是随机且不规则的，说明2种模型都适用于预测金鲳鱼片的新鲜度，但RBFNN模型残差绝对值更小；2)对于4℃贮藏条件下金鲳鱼片的各项品质指标，BPNN模型预测相对误差绝对值小于15%(除K值第0天),RBFNN模型预测相对误差绝对值大部分小于5%,RBFNN模型预测相对误差绝对值较小。对于金鲳鱼片新鲜度的预测，RBFNN模型准确度较高，BPNN模型准确度较低，RNFNN模型更适合用于预测金鲳鱼贮藏品质。 相似文献
1