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—— 中國食品雜志社
為了實現(xiàn)小米米粉糊化特征指標的批量、快速檢測，探索計算機深度學習結合高光譜成像技術在小米米粉糊化特征指標預測方面的應用方法，本研究運用高光譜數(shù)據(jù)提取、預處理分步運算程序獲得小米米粉平均光譜數(shù)據(jù)，并以該數(shù)據(jù)矩陣為基礎，運用麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）優(yōu)化誤差反向傳播（error back propagation，BP）算法進行待測樣品糊化特征指標回歸、預測。結果表明，光譜數(shù)據(jù)預處理程序能夠標準化并簡化光譜數(shù)據(jù)提取、預處理過程，該程序在粉末及小顆粒樣本光譜數(shù)據(jù)的提取、預處理過程中具有普遍適用性；運用BP算法及SSA優(yōu)化BP算法對小米米粉糊化各特征指標進行預測，從預測值與測試值間均方誤差（mean squared error，MSE）可以看出，各指標MSE均下降，以峰值黏度（peak viscosity，PV）為例，其MSE從0.026 6降為0.017 5，可知運用SSA優(yōu)化BP算法能夠提高小米米粉糊化特征指標預測精度，降低MSE。本研究結論可以為高光譜成像結合計算機深度學習在小米米粉糊化特性預測方面應用提供理論支撐。
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