基于径向基函数神经网络探索风味物质对啤酒风味的预测

摘要：

以啤酒中对风味贡献较大的高级醇、酯、有机酸、酒精、苦味质共13种风味物质作为输入指标,以感官品评评分为输出指标,利用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络(neural network)对国内外20种啤酒的风味进行预测,准确率达75%,与其他相同样本数的神经网络相比较,准确率有较大提高.说明啤酒中这13种风味物质与综合风味之间存在密切关系,以利于啤酒生产厂家对啤酒整体风味的控制.

关键词：风味物质、啤酒风味、径向基函数、神经网络、风味预测

分类号：TS207.3(食品工业)

资助基金：青岛啤酒股份有限公司科研中心合作研究课题

在线出版日期：2007-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：15-17