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食品比热容的BP神经网络预测

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【作者】 张雷杰张敏杨乐钟志友

【Author】 ZHANG Lei-jie et al(College of Food Sciences,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306)

【机构】 上海海洋大学食品学院

【摘要】 引入BP人工神经网络计算模型,预测了食品比热容随各种物性参数变化的非线性规律。该模型以食品中的水、蛋白质、碳水化合物及脂肪含量为输入量,以其比热容为输出量,研究的食品包括淀粉、橙汁、牛肉等近20种,比热容变化范围覆盖较全面[1.5~4.0kJ/(kg.K)]。结果显示:该模型的最大相对误差为8.40%,最大绝对误差为0.286 8 kJ/(kg.K)。因此,利用该模型能够较准确地预测出食品的比热容。

【关键词】 神经网络比热容食品预测
【基金】 国家自然科学基金资助项目(30771245);上海市2007年度教委重点建设课程项目(6700308)
【所属期刊栏目】 其他 (2009年17期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2009.17.169
  • 【分类号】TS201;TP183
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】213
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