領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
構(gòu)建基于粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）算法的反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation artificial neural network，BP-ANN）預(yù)測模型，對熏腸中4 種多環(huán)芳烴（polycyclic aromatic hydrocarbons，PAHs）（苯并(a)芘、苯并(a)蒽、苯并(b)熒蒽、?）含量進(jìn)行預(yù)測。以煙熏溫度、煙熏時(shí)間、肥瘦比和熏腸色澤（紅綠值和黃藍(lán)值）作為BP-ANN模型的輸入層參數(shù)，熏腸的4 種PAHs含量作為輸出層參數(shù)，通過PSO-BP-ANN模型來優(yōu)化初始權(quán)重和閾值，以獲得最佳參數(shù)。結(jié)果表明：構(gòu)建的PSO-BP-ANN熏腸PAHs含量預(yù)測模型均方誤差為0.018，模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證、測試和全局?jǐn)?shù)據(jù)集的相關(guān)系數(shù)（R2）分別為0.951、0.929、0.933和0.940，均優(yōu)于BP-ANN模型，使用PSO-BP-ANN模型具有更好的準(zhǔn)確性和魯棒性。
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