GA-BP神经网络及其在液体乳安全评价中的应用

作     者：姜同强 任叶 JIANG Tong-qiang;REN Ye

作者机构：北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 

出 版 物：《食品工业科技》 (Science and Technology of Food Industry)

年 卷 期：2017年第38卷第5期

页      面：289-292页

学科分类：1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 100403[医学-营养与食品卫生学] 10[医学] 

基　　金：国家科技支撑计划“电子溯源的食品安全风险评估关键技术研究与应用”(2015BAK36B04) 北京市科技计划项目(Z161100001616004) 2016年研究生科研能力提升计划项目资助 

主　　题：遗传算法 BP神经网络 液体乳 食品安全评价 

摘      要：利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP(Back Propagation,BP)神经网络的初始权值、阈值,以期加快网络收敛,提高预测精度。以乳制品中的液体乳为实验材料,建立安全评价指标体系;将优化后的GA-BP神经网络作为评价模型,对液体乳的日常检测数据进行拟合;以测试数据作为验证,检测模型的收敛速度和拟合度。结果表明GA-BP较BP神经网络来讲更稳定,能较快收敛,且仿真误差较小;在隐层节点数为9时,GA-BP神经网络对液体乳的拟合效果最好,预测精度较高,是一种可行的液体乳安全状况评价方法。