領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
鎘污染范圍廣、毒性大、易侵入，被認(rèn)為是最具危害性的重金屬之一，人長(zhǎng)期攝入過(guò)量的鎘會(huì)引起很多疾病甚至癌癥。因此，在小麥加工鏈中預(yù)測(cè)鎘元素含量的變化趨勢(shì)，制定相應(yīng)對(duì)策來(lái)降低其危害，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)小麥加工鏈鎘含量數(shù)據(jù)含有強(qiáng)非線性、強(qiáng)隨機(jī)性噪聲而導(dǎo)致的傳統(tǒng)建模擬合度不高等問(wèn)題，本研究提出一種基于正則化方法的深度預(yù)測(cè)模型。首先，利用門控循環(huán)單元（gated recurrent unit，GRU）建立深度預(yù)測(cè)模型。其次，使用正則化方法修改模型的損失函數(shù)，通過(guò)加入噪聲懲罰項(xiàng)來(lái)淡化訓(xùn)練時(shí)模型對(duì)于噪聲的擬合程度，減小噪聲對(duì)模型預(yù)測(cè)性能的影響。最后，使用貝葉斯優(yōu)化方法進(jìn)行超參數(shù)的選擇，保證所建立的模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)小麥加工鏈各環(huán)節(jié)中的鎘含量。本研究的預(yù)測(cè)結(jié)果表明，如果原麥中鎘含量小于0.1 mg/kg，則經(jīng)過(guò)加工的成品小麥粉也基本滿足GB 2762—2017《食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 食品中污染物限量》的要求。
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