GA-BP神经网络及其在液体乳安全评价中的应用

姜同强 任叶

姜同强, 任叶. GA-BP神经网络及其在液体乳安全评价中的应用[J]. 食品工业科技, 2017, (05): 289-292. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2017.05.046
引用本文: 姜同强, 任叶. GA-BP神经网络及其在液体乳安全评价中的应用[J]. 食品工业科技, 2017, (05): 289-292. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2017.05.046
JIANG Tong-qiang, REN Ye. GA-BP neural network and its application in safety evaluation of liquid milk[J]. Science and Technology of Food Industry, 2017, (05): 289-292. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2017.05.046
Citation: JIANG Tong-qiang, REN Ye. GA-BP neural network and its application in safety evaluation of liquid milk[J]. Science and Technology of Food Industry, 2017, (05): 289-292. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2017.05.046

GA-BP神经网络及其在液体乳安全评价中的应用

doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2017.05.046
基金项目: 

国家科技支撑计划“电子溯源的食品安全风险评估关键技术研究与应用”(2015BAK36B04); 北京市科技计划项目(Z161100001616004); 2016年研究生科研能力提升计划项目资助;

详细信息
    作者简介:

    姜同强 (1966-) , 男, 硕士, 教授, 研究方向:综合评价技术, E-mail:jiangtq@th.btbu.edu.cn。;

    任叶 (1993-) , 女, 硕士研究生, 研究方向:食品安全综合评价, E-mail:r1104040125@163.com。;

  • 中图分类号: TS201.6

GA-BP neural network and its application in safety evaluation of liquid milk

  • 摘要: 利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP(Back Propagation,BP)神经网络的初始权值、阈值,以期加快网络收敛,提高预测精度。以乳制品中的液体乳为实验材料,建立安全评价指标体系;将优化后的GA-BP神经网络作为评价模型,对液体乳的日常检测数据进行拟合;以测试数据作为验证,检测模型的收敛速度和拟合度。结果表明GA-BP较BP神经网络来讲更稳定,能较快收敛,且仿真误差较小;在隐层节点数为9时,GA-BP神经网络对液体乳的拟合效果最好,预测精度较高,是一种可行的液体乳安全状况评价方法。 
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  • 收稿日期:  2016-10-24

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