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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‘怡颗莓’蓝莓为研究对象，测定其在5、10、15、20、25 ℃条件下的可溶性固形物、质量损失率、腐败率、质地参数等多个品质指标。通过基于二元灰狼优化算法进行特征选择，筛选出7 个影响货架期的关键特征作为模型的输入变量，构建附加斑翠鸟优化算法（pied kingfisher optimizer，PKO）的卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）-双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）-注意力机制（attention mechanism，AT）的蓝莓货架期预测模型，利用PKO对CNN-BiLSTM-AT网络进行参数化寻优，主要用以确定最优学习率、正则化参数、Attention键值及BiLSTM神经元数量。结果表明，与CNN-LSTM相比，PKO-CNN-BiLSTM-AT模型的平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差和均方根误差分别降低了76.13%、80.96%、92.03%和71.75%，决定系数增加了5.85%。说明引入PKO后的CNN-BiLSTM-AT模型显著提高了货架期的预测性能，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。
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