【摘 要】
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通过对比多层前馈(back propagation,BP)神经网络、响应面法优化薏仁米酒产氨基酸态氮,为薏仁米酒优化选择更合适的模型。以氨基酸态氮量为考察指标,薏仁米与糯米的质量比、接种量、温度、水料比为影响因素,采用中心组合设计(central composite design,CCD)对薏仁米酒产氨基酸态氮的发酵条件进行试验设计;并对CCD试验结果分别进行响应面法分析和BP神经网络分析。结果表明,响应面模型、BP神经网络模型的相关系数(R)、决定系数(R~2)、均方根误差(root mean squa
【机 构】
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兴义民族师范学院,云南师范大学,华南农业大学
【基金项目】
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贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2017]371)。
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通过对比多层前馈(back propagation,BP)神经网络、响应面法优化薏仁米酒产氨基酸态氮,为薏仁米酒优化选择更合适的模型。以氨基酸态氮量为考察指标,薏仁米与糯米的质量比、接种量、温度、水料比为影响因素,采用中心组合设计(central composite design,CCD)对薏仁米酒产氨基酸态氮的发酵条件进行试验设计;并对CCD试验结果分别进行响应面法分析和BP神经网络分析。结果表明,响应面模型、BP神经网络模型的相关系数(R)、决定系数(R~2)、均方根误差(root mean squa
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