构建基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)预测模型,对熏肠中4 种多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)(苯并(a)芘、苯并(a)蒽、苯并(b)荧蒽、䓛)含量进行预测。以烟熏温度、烟熏时间、肥瘦比和熏肠色泽(红绿值和黄蓝值)作为BP-ANN模型的输入层参数,熏肠的4 种PAHs含量作为输出层参数,通过PSO-BP-ANN模型来优化初始权重和阈值,以获得最佳参数。结果表明:构建的PSO-BP-ANN熏肠PAHs含量预测模型均方误差为0.018,模型的训练、验证、测试和全局数据集的相关系数(R2)分别为0.951、0.929、0.933和0.940,均优于BP-ANN模型,使用PSO-BP-ANN模型具有更好的准确性和鲁棒性。
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