文献类型：期刊文章

作　　者：曾祥燕[1] 赵良忠[1] 孙文兵[2] 蒋盛岩[1]

机构地区：[1]邵阳学院生物与化学工程系,湖南邵阳422200 [2]邵阳学院理学与信息科学系,湖南邵阳422200

出　　处：《食品与机械》

年　　份：2014

卷　　号：30

期　　号：1

起止页码：40-44

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD_E2013_2014、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：研究基于主成分分析(PCA)和神经网络建立葡萄酒评价模型并进行预测。该模型先将葡萄和葡萄酒中33个理化及风味指标进行主成分分析,再以主成分得分作为输入数据,葡萄酒的感官评价得分作为输出数据,建立葡萄酒和酿酒葡萄的主要理化指标与葡萄酒质量的关系模型。结果表明:通过检测主成分的质量指标,能对葡萄酒给出很好的质量评价;该模型与传统的网络模型相比,能很好的简化网络结构,输入神经元个数从33个减少为9个,收敛速度提高87.5%,模型绝对误差的最大值为0.35。

关 键 词：主成分 BP神经网络 葡萄酒品质 模型  

分 类 号：TS262.61]