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对猪肉、牛肉、羊肉及虾等几种生鲜农产品进行了减压贮藏实验，通过检测各种样品不同保藏时间的挥发性盐基氮含量（TVB—N）、细菌总数、pH值及感官评分数据，以期实现对其新鲜度的准确分类。实验结果表明，任何单一理化或感官指标都难以获得理想的分类正确率？在此基础上，运用支持向量机（supportvectormachine，SVM）方法对以上数据进行合理的综合训练，并对参数进行优化，从而得到SVM神经网络模型，利用此模型进行肉品的新鲜度分类预测，可大大提高分类正确率：