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—— 中国食品杂志社
为探究贮藏于不同温度条件下蓝莓的品质变化及货架期，以‘自由’蓝莓为研究对象，测定其在0、4、25 ℃条件下的颜色参数、质量损失率、腐败率、质地参数等共计21 个品质指标。通过5 种具有自带特征选择功能的机器学习算法，筛选出7 个影响货架期的关键特征作为模型的输入变量，构建基于注意力（attention，AE）机制的卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）的蓝莓货架期预测模型。结果表明，与原始GRU相比，CNN-GRU-AE模型的平均绝对误差、均方误差和平均绝对百分比误差分别降低了75.83%、91.46%、61.58%，决定系数增加了2.25%。说明添加注意力机制并与CNN结合后的GRU模型显著提高了货架期的预测精度。本研究可为蓝莓在不同贮藏温度条件下的货架期制定提供理论支持，并为剩余货架期的预测提供技术帮助。
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