【摘 要】
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为及时准确的了解稻米储藏全程质量变化情况,预测储藏品质。对实验室室温储藏大米每15 d检测其脂肪酸值,还原糖、黏度值作训练样本,采用基于反向传播算法的人工神经网络建立
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为及时准确的了解稻米储藏全程质量变化情况,预测储藏品质。对实验室室温储藏大米每15 d检测其脂肪酸值,还原糖、黏度值作训练样本,采用基于反向传播算法的人工神经网络建立了稻米储藏品质的模型,预测大米的脂肪酸值,还原糖和黏度随时间变化的规律,通过试验验证,确定了预测模型具有较高的评价精度、较低的误差率。应用Matlab软件试验,评价准确度达99.8%。
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