【摘 要】
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本研究基于感官评定结合自组织映射(self-organizing maps,SOM)模型预测香肠产品的喜好度。采集9种原料制备的99个香肠样品的质构参数与颜色信息作为研究对象,对上述信息与感
【机 构】
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东莞理工学院化学工程与能源技术学院
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划重点专项（2016YFD0400206）;广东省普通高校青年创新人才类项目（2018KQNCX259）;东莞理工学院高层次人才（创新团队）科研启动项目（KCYCXPT2017007）
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本研究基于感官评定结合自组织映射(self-organizing maps,SOM)模型预测香肠产品的喜好度。采集9种原料制备的99个香肠样品的质构参数与颜色信息作为研究对象,对上述信息与感官评定结果进行线性回归分析与相关性评价,进一步结合主成分分析方法消除冗余数据,最终建立竞争层为6、输出层为36的SOM模型。结果表明,通过对香肠样本特征值的提取与分类预测,基于SOM的模型预测准确率为100%,此时预测集均方根误差为0.118 4,模型具有良好的泛化能力。本研究旨在建立一种准确高效的食品喜好度预测方法,
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