【摘 要】
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基于线性方法与非线性方法结合的思路,应用偏最小二乘法（PLS）和误差反向传播（BP）人工神经网络算法研究卷烟烟气中化学成分对卷烟味觉特征的作用,并建立了基于PLS-BP神经网络的卷
【机 构】
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上海理工大学管理学院,上海应用技术学院香料香精技术与工程学院
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基于线性方法与非线性方法结合的思路,应用偏最小二乘法（PLS）和误差反向传播（BP）人工神经网络算法研究卷烟烟气中化学成分对卷烟味觉特征的作用,并建立了基于PLS-BP神经网络的卷烟烟气味觉预测模型,分别对卷烟烟气的甜味、酸味和苦味3种主要味觉进行预测。结果表明,PLS-BP神经网络模型经过学习后,能够对卷烟烟气的味觉特征做出较为准确的预测,从而证明了应用PLS-BP神经网络模型对卷烟烟气味觉特征预测的有效性。
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