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基于GRNN的酱油种曲孢子数预测模型
被引量：
1
1
作者
张如意
王学雷
《中国调味品》
CAS
北大核心
2012年第10期30-33,45,共5页
孢子数是酱油种曲质量的一个重要指标。为优化种曲培养条件,提高种曲质量,文章基于培养过程数据,建立预测种曲孢子数的GRNN神经网络模型,并利用交叉验证确定GRNN模型的最优参数。对比K近邻非参数回归方法、BP神经网络模型,GRNN神经网络...
孢子数是酱油种曲质量的一个重要指标。为优化种曲培养条件,提高种曲质量,文章基于培养过程数据,建立预测种曲孢子数的GRNN神经网络模型,并利用交叉验证确定GRNN模型的最优参数。对比K近邻非参数回归方法、BP神经网络模型,GRNN神经网络模型具有更好的计算稳定性和预测准确性。
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关键词
GRNN
交叉验证
种曲孢子数
数
据挖掘
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职称材料
题名
基于GRNN的酱油种曲孢子数预测模型
被引量：
1
1
作者
张如意
王学雷
机构
中国科学院自动化研究所
北京三博中自科技有限公司
出处
《中国调味品》
CAS
北大核心
2012年第10期30-33,45,共5页
文摘
孢子数是酱油种曲质量的一个重要指标。为优化种曲培养条件,提高种曲质量,文章基于培养过程数据,建立预测种曲孢子数的GRNN神经网络模型,并利用交叉验证确定GRNN模型的最优参数。对比K近邻非参数回归方法、BP神经网络模型,GRNN神经网络模型具有更好的计算稳定性和预测准确性。
关键词
GRNN
交叉验证
种曲孢子数
数
据挖掘
Keywords
GRNN
cross validation
koji spores number
data mining
分类号
TS264.21 [轻工技术与工程—发酵工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GRNN的酱油种曲孢子数预测模型
张如意
王学雷
《中国调味品》
CAS
北大核心
2012
1
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