【摘 要】
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为实现对鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率的预测,采用响应面试验设计收集数据,建立以初始污染水平、初始污染率、次氯酸钠(NaClO)浓度为输入值,鸡胸肉预冷清洗环节的沙门
【机 构】
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浙江省农业科学院农产品质量标准研究所,中国计量大学信息工程学院,华南农业大学兽医学院,浙江大学生物系统工程与食品科学学院,阿肯色大学生物与农业工程系
【基金项目】
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沃尔玛基金会(SA1703164)
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为实现对鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率的预测,采用响应面试验设计收集数据,建立以初始污染水平、初始污染率、次氯酸钠(NaClO)浓度为输入值,鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率为输出值的广义回归神经网络模型(General Regression Neural Network model,GRNN),预测鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率变化,并用训练集拟合,测试集评估模型的预测效果。结果显示,鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率随初始污染水平、初始污染率的升高而显著增加,相反随NaClO浓度的升高而呈下
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