公开(公告)号：CN107194512A

公开(公告)日：2017-09-22

申请号：CN201710378236.2

申请日：2017-05-24

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 肖立中 ,  费玉刚 ,  王广仲

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G01N30/02 ,  G01N33/50

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G01N30/02 ,  G01N33/5008 ,  G06Q10/0639

Abstract: 本发明提供了一种鸡精的货架期预测方法，获取不同温度下GC‑MS检测分析的鸡精理化指标数据；设置人工感官评价值，得到不同温度下具有相同理化指标值的鸡精的有效货架期；对满足有效货架期且具有相同鸡精理化指标值的鸡精理化指标数据进行归类处理后得到N个类别，将所述N个类别作为待选择特征变量；对鸡精的待选择特征变量作降维处理，筛选出实验用特征变量；去除实验用特征变量中的奇异值，并用数据挖掘中的填充值替代去除的奇异值，得到学习集数据；基于随机森林算法根据学习集数据构建鸡精货架期预测模型。本发明利用随机森林算法对学习集数据进行模型构建，通过构建的模型完成对鸡精货架期的预测，减少人为干预，结果准确，预测效率高。

公开(公告)号：CN106557810A

公开(公告)日：2017-04-05

申请号：CN201611025296.8

申请日：2016-11-16

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 肖立中 ,  费玉刚 ,  李简墨 ,  田怀香

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06N3/04 ,  G06K9/6223 ,  G06N3/08

Abstract: 一种鸡精货架期的BP神经网络预测模型建立方法，包括步骤：在预设的不同试验时间段及不同试验温度下，采用GC‑MS检测分析鸡精的理化指标数据；根据评价标准对鸡精进行人工感官评价，并根据人工感官评价的评价分值筛选出鸡精的有效货架期；将有效货架期中鸡精的理化指标数据分为N个类型，并对N个类型降维处理，及将降维后保留的类型作为样本集；对样本集进行预处理以获得训练样本集；根据训练样本集建立鸡精货架期的BP神经网络预测模型。本申请提供的方法建立的BP神经网络预测模型预测鸡精货架期的平均误差为7.35％，预测精度为92.65％，能够很好的预测鸡精货架期，为鸡精企业经营者提供鸡精货架期的决策支持。