基于PLS-BP神经网络的卷烟味觉特征预测

摘要：

基于线性方法与非线性方法结合的思路.应用偏最小二乘法(PLS)和误差反向传播(BP)人工神经网络算法研究卷烟烟气中化学成分对卷烟味觉特征的作用,并建立了基于PLS-BP神经网络的卷烟烟气味觉预测模型,分别对卷烟烟气的甜味、酸味和苦味3种主要味觉进行预测.结果表明,PLS-BP神经网络模型经过学习后,能够对卷烟烟气的味觉特征做出较为准确的预测,从而证明了应用PLS-BP神经网络模型对卷烟烟气味觉特征预测的有效性.

关键词：偏最小二乘法、BP神经网络、卷烟味觉特征

所属期刊栏目：12

分类号：C934(管理学)

资助基金：国家863计划CIMS主题项目2007AA04Z101;国家烟草总局科研计划项目110200901001;上海市重点学科项目S30504

在线出版日期：2010-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：24-26,31