中国酿造
中國釀造
중국양조
CHINA BREWING
2010年
2期
50-53
,共4页
任亦贺%骆学雷%丰水平%丛丽娜%钟俊辉
任亦賀%駱學雷%豐水平%叢麗娜%鐘俊輝
임역하%락학뢰%봉수평%총려나%종준휘
主成分分析%遗传算法%神经网络%啤酒风味%感官评价
主成分分析%遺傳算法%神經網絡%啤酒風味%感官評價
주성분분석%유전산법%신경망락%비주풍미%감관평개
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.
使用主成分分析、遺傳算法和神經網絡建立啤酒感官評價模型併預測.該模型先將啤酒中23箇理化及風味指標進行主成分分析,再將主成分得分作為輸入數據,感官評價得分作為輸齣數據,使用BP神經網絡建立預測模型,併採用遺傳算法優化神經網絡的權值.用此模型對50種啤酒的感官得分進行預測,預測最大相對誤差為16.08%.經過對感官評價的分析,最大相對誤差小于20%認為可信.結果錶明,該方法能有效地預測啤酒感官評價.
사용주성분분석、유전산법화신경망락건립비주감관평개모형병예측.해모형선장비주중23개이화급풍미지표진행주성분분석,재장주성분득분작위수입수거,감관평개득분작위수출수거,사용BP신경망락건립예측모형,병채용유전산법우화신경망락적권치.용차모형대50충비주적감관득분진행예측,예측최대상대오차위16.08%.경과대감관평개적분석,최대상대오차소우20%인위가신.결과표명,해방법능유효지예측비주감관평개.
