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一种基于质构仪与人工神经网络的胡萝卜肉质根脆度测定与等级预测方法 

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申请/专利权人:广东省农业科学院蔬菜研究所

摘要:本发明涉及一种基于质构仪与人工神经网络的胡萝卜肉质根脆度测定与等级预测方法,涉及食品技术领域。本发明提供了一种胡萝卜脆度测定、分级及等级预测的方法,包括如下步骤:获取胡萝卜肉质根样品;对胡萝卜肉质根样品进行感官评价,获取脆度等级;利用质构仪的柱形挤压探头对胡萝卜肉质根样品进行压缩,得到压缩形变量为90%时的脆度数值;根据脆度等级和脆度数值建立数据库;建立人工神经网络,并使用数据库进行训练得到脆度评价模型,将模型用于胡萝卜脆度分级评价及预测。本发明操作简单、可靠性强、重复性好,可直接反映脆度主观评价,也为耐裂性胡萝卜品种筛选提供了数据支撑。

主权项:1.一种胡萝卜脆度分级评价方法,其特征在于,利用胡萝卜脆度分级评价系统,所述系统包括数据库单元和模型单元,所述数据库单元用于对胡萝卜感官评价结果和脆度数值建立对应关系;所述模型单元用于建立人工神经网络,并使用数据库进行训练得到脆度评价模型;所述胡萝卜脆度分级评价方法包括以下步骤:获取胡萝卜肉质根样品;对所述胡萝卜肉质根样品进行感官评价,获取脆度等级;利用质构仪的柱形挤压探头对所述胡萝卜肉质根样品进行压缩,得到压缩形变量为90%时的脆度数值;根据脆度等级和脆度数值建立数据库;建立人工神经网络,并使用数据库进行训练得到脆度评价模型,所述模型用于胡萝卜脆度分级评价;所述萝卜肉质根样品为长宽高为1.5cm的正方体;压缩过程的参数设置为:压前、压中、压后速度分别为2.0mms、1.0mms、2.0mms,触发力均为5gf;脆度等级分为以下四个等级:2级-不脆,4级-低脆,6级-中脆,8级-高脆;以获取的数据库数据和对应的感官评价指标为输入,构建人工神经网络模型,参数具体为:输入神经元为1个,隐藏层神经元为12个,输出神经元为4个;输入神经元对应数据的维度-脆度,输出神经元对应4个不同的等级;隐藏层的激活函数采用构建的RELU激活函数,输出层采用Softmax函数,输入层与隐藏层之间引入Dropout技术,对隐藏层随机采用0.2的随机丢弃,采样的优化函数为Adam优化函数。

全文数据:

权利要求:

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