基于主成分分析、遗传算法和神经网络对啤酒感官评价预测的研究

被引：12

作者：

任亦贺 ^{[1
]}

骆学雷 ^{[2
]}

丰水平 ^{[2
]}

丛丽娜 ^{[1
,2
]}

钟俊辉 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连工业大学生物与食品工程学院

[2] 华润雪花啤酒(中国)有限公司技术中心

来源：

中国酿造 | 2010年 / 02期

关键词：

主成分分析; 遗传算法; 神经网络; 啤酒风味; 感官评价;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS262.5 [啤酒];

学科分类号：

082203 ; 083203 ;

摘要：

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。

引用

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