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啤酒科技
题名：采用神经网络和支持向量机预测啤酒中乙酸含量
作者：胡雪莲； 高文举
出版年：2014
卷期:02
页码:
分类:总论
内容摘要: 啤酒中的乙酸大多是酵母在发酵过程中产生的。乙酸含量对啤酒风味的影响显著尤其是含量高于阈值时。因此控制乙酸的含量对保证啤酒风味一致性非常重要在本项研究中采用人工神经网络和支持向量机（SVM）来预测啤酒发酵结束时的乙酸含量。啤酒发酵过程参数和啤酒中乙酸含量之间的关系采用偏最小二乘（PLS）回归法、反向传播神经网络（BP-NN）、径向基函数神经网络（RBF-NN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行建模。本研究中所使用的数据来自同一品牌啤酒的146个生产批次。LS-SVM和RBF预测乙酸含量要优于RBP-NN和PLS对比RBF-NN和LS-SVMRBF-NN构建的模型可靠性更好但预测的准确性要低一些。SVM有较好的泛化性但是模型的可靠性较低。总之在这项研究中预测大生产啤酒发酵中的乙酸含量时LS-SVM模型要优于RBF。 yle=“display: none“>更多yle=“display: none“>还原
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