【摘 要】
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首次将预测微生物学应用于航空配餐,利用人工神经网络(ANN)技术建立配餐微生物数学模型。选用猪肉冷荤作为研究食品,大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和猪肉冷荤本底菌群作为研究微
【机 构】
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南京医科大学公共卫生学院,南京出入境检验检疫局,
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首次将预测微生物学应用于航空配餐,利用人工神经网络(ANN)技术建立配餐微生物数学模型。选用猪肉冷荤作为研究食品,大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和猪肉冷荤本底菌群作为研究微生物;猪肉冷荤灭菌后染有不同浓度组合的研究微生物,检测不同氯化钠和温度水平下,储存2～27h微生物生长繁殖结果:应用人工神经网络技术对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和本底菌群分别建立生长模型,以及3种微生物合并建立模型;通过筛选确定以3种微生物合并建模的第2号MLP模型作为最佳模型,网络拓扑结构为6∶5∶3,训练准确率、测试准确率和验证准确率分别为0.848329、0.871849和0.897135。人工神经网络建立的数学模型能较好地应用于航空配餐冷荤多种微生物生长的预测。
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