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條件下藍莓的品質(zhì)變化及貨架期，以‘自由’藍莓為研究對象，測定其在0、4、25 ℃條件下的顏色參數(shù)、質(zhì)量損失率、腐敗率、質(zhì)地參數(shù)等共計21 個品質(zhì)指標(biāo)。通過5 種具有自帶特征選擇功能的機器學(xué)習(xí)算法，篩選出7 個影響貨架期的關(guān)鍵特征作為模型的輸入變量，構(gòu)建基于注意力（attention，AE）機制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）和門控循環(huán)單元（gated recurrent unit，GRU）的藍莓貨架期預(yù)測模型。結(jié)果表明，與原始GRU相比，CNN-GRU-AE模型的平均絕對誤差、均方誤差和平均絕對百分比誤差分別降低了75.83%、91.46%、61.58%，決定系數(shù)增加了2.25%。說明添加注意力機制并與CNN結(jié)合后的GRU模型顯著提高了貨架期的預(yù)測精度。本研究可為藍莓在不同貯藏溫度條件下的貨架期制定提供理論支持，并為剩余貨架期的預(yù)測提供技術(shù)幫助。
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