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黄幸幸

作品数:1 被引量:5H指数:1
供职机构:上海海洋大学信息学院更多>>
发文基金:上海市“科技创新行动计划”更多>>
相关领域:轻工技术与工程更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇轻工技术与工...

主题

  • 1篇对虾
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇南美白对虾
  • 1篇货架期
  • 1篇货架期预测
  • 1篇白对虾
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络

机构

  • 1篇上海海洋大学

作者

  • 1篇陈明
  • 1篇葛艳
  • 1篇王文娟
  • 1篇黄幸幸

传媒

  • 1篇食品与机械

年份

  • 1篇2017
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
南美白对虾货架期预测指标选择及模型研究被引量:5
2017年
为研究南美白对虾品质指标与货架期之间的关系及南美白对虾在贮藏过程中的品质变化过程,精确预测其剩余货架期,通过检测277,272.2,255K温度下南美白对虾的感官指标、理化指标和微生物指标,分别针对南美白对虾品质检测的综合指标和部分关键指标,以支持向量机模型和BP神经网络模型为基础,建立南美白对虾货架期预测模型。结果表明:基于综合指标构建的货架期预测模型的预测精度(支持向量机为97.71%,BP为91.41%)比基于关键指标的(支持向量机为84.08%,BP为83.76%)高;基于支持向量机的预测模型的预测精度(关键指标为84.08%,综合指标为97.71%)比BP预测模型的(关键指标为83.76%,综合指标为91.41%)高;基于综合指标的支持向量机预测模型的预测精度是4种模型中最高的,为97.71%。该结论也可为支持向量机方法和预测指标选择在其他食品领域货架期的应用研究提供一定的参考。
黄幸幸陈明葛艳王文娟
关键词:南美白对虾货架期支持向量机BP神经网络
共1页<1>
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