摘要
腌面作为传统食品中的重要组成部分,精准预测其保鲜期,对食品安全与质量管控意义重大。研究借助机器学习技术构建腌面保鲜时长的预测模型,采用系统方法收集腌面在不同储存环境下的理化指标数据,以特征工程方法提取关键影响因素,研究选定支持向量机、随机森林及神经网络等多种算法进行对比分析,还通过交叉验证及参数优化提升模型性能。预测模型在测试集达到较高的准确度,能够有效预测不同条件下腌面的保鲜时段,模型验证通过独立数据集开展测试,证实模型具有良好的泛化能力。
出处
《中国食品工业》
2025年第21期100-102,共3页
China Food Industry
基金
2024年广东省普通高校青年创新人才类项目“机器学习在梅州腌面保鲜的应用研究”(编号:2024KQNCX286)。
