領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為探究貯藏于不同溫度下的不同品種雞蛋貨架期，以‘京粉6號’和‘海蘭灰’雞蛋為研究對象，測定冷藏（4 ℃）和常溫（25 ℃）條件下的哈夫單位、氣室高度、蛋黃指數(shù)、蛋清pH值和質(zhì)量損失率。以哈夫單位低于60所對應(yīng)貯藏時間作為貨架期的終點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)兩種雞蛋在常溫和冷藏條件下的貨架期均分別為12 d和83 d。將表征雞蛋新鮮度最重要的指標(biāo)哈夫單位作為模型的固定參數(shù)，其余輸入?yún)?shù)的選擇基于Pearson相關(guān)性分析結(jié)果，依據(jù)與哈夫單位的相關(guān)性，從高到低依次作為輸入?yún)?shù)構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation artificial neural network，BP-ANN）的雞蛋貨架期和貯藏時間預(yù)測模型。根據(jù)模型在預(yù)測集上的表現(xiàn)確定具體的輸入?yún)?shù)，將優(yōu)化隱含層神經(jīng)元數(shù)的BP-ANN與其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型（偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）和支持向量回歸（support vector regression，SVR）模型）對比。結(jié)果表明，相較于PLSR和SVR，經(jīng)過優(yōu)化隱含層神經(jīng)元數(shù)的BP-ANN模型對雞蛋剩余貨架期和貯藏時間的預(yù)測精度更高。本研究可為制定雞蛋在不同貯藏溫度下的貨架期提供參考，為剩余貨架期和貯藏時間的快速、準(zhǔn)確、同步預(yù)測提供技術(shù)支持。
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