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
基于機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，采集我國2022—2024年間不同區(qū)域和季節(jié)的原奶成分?jǐn)?shù)據(jù)，探索一種利用易測得數(shù)據(jù)定性預(yù)測黃曲霉毒素M1的方法，降低乳品工廠的批量檢測成本。研究基于篩選得到的16 類特征數(shù)據(jù)集，采用線性回歸、隨機森林、支持向量機等多種機器學(xué)習(xí)方法以及基于Transformer架構(gòu)的方法進行預(yù)測實驗，并通過對比實驗分析這些模型在陰性樣本和陽性樣本上的預(yù)測性能及方差穩(wěn)定性。實驗證明，基于Transformer架構(gòu)方法的預(yù)測方法綜合性能最佳。同時，研究還通過消融實驗探究了Transformer架構(gòu)下位置編碼與注意力機制對模型性能的影響。總的來說，本研究通過深度學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)了黃曲霉毒素M1的高效定性預(yù)測，相對于傳統(tǒng)方法而言，該方法既可以滿足高通量的需求，又通過減少多余檢測環(huán)節(jié)的方式顯著降低了檢測成本，為乳制品安全檢測提供了數(shù)智化轉(zhuǎn)型的解決方案和模型優(yōu)化的理論依據(jù)。
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