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—— 中国食品杂志社
应用BP神经网络，通过苹果质构特性指标(硬度、可恢复形变、黏着性、内聚性、咀嚼性)来预测苹果贮藏品质(出汁率、可溶性固形物、总酸、固酸比)的方法，建立苹果品质的预测模型。本实验将寒富苹果分别置于温度为0℃和20℃的贮藏条件下，分别测定苹果在贮藏期间品质的变化。以苹果质构特性指标为输入，品质指标为输出确定网络拓扑结构，训练所建立的苹果品质神经网络模型。仿真结果表明：该神经网络模型用质构特性指标能预测苹果品质，同时通过2组非样本数据来验证该模型，其预测值与实测值的相对误差在5%以下，故能够实现用质构值评价苹果品质的目的。
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