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核桃不饱和脂肪酸总量预测线性与非线性模型
引用本文:李群,尹蓉,张倩茹,王贤萍,胡晓军,高忠东,王振,殷龙龙.核桃不饱和脂肪酸总量预测线性与非线性模型[J].核农学报,2018(9).
作者姓名:李群  尹蓉  张倩茹  王贤萍  胡晓军  高忠东  王振  殷龙龙
作者单位:山西省农业科学院农产品加工研究所;山西省农业科学院果树研究所/果树种质创制与利用山西省重点实验室
摘    要:为研究核桃的外观形状变化与内部营养成分累积的规律,以35个核桃品种的果实为试验材料,分析测定其脂肪、蛋白质、糖分、粗纤维、水分含量及外观指标,采用多元线性回归分析、主成分分析、BP神经网络等数学方法,建立核桃不饱和脂肪酸的预测模型。结果表明,基于16项常规理化及外观测定数据建立的线性模型(LM)和非线性模型(NLM)对核桃不饱和脂肪酸(UFA)总量、多不饱和脂肪酸(PUFA)和单不饱和脂肪酸(MUFA)预测的可靠性存在差异;NLM的可靠性优于LM,即RNLMRLM;全因素的BP神经网络模型可用于MUFA的预测,预测的平均相对误差为0.59%,基于主成分的BP神经网络模型可用于UFA总量的预测,预测的平均相对误差为4.58%。本研究结果为核桃加工利用过程中原料选择、品质评价、质量控制等环节提供了相关的理论依据。

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