【摘 要】
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该研究利用在大曲发酵周期(1~28 d)内采集的大曲内部温度和水分数据,并结合电位滴定法测定的大曲酸度值数据,建立发酵过程中大曲酸度值快速检测的数学模型。首先对原始数据进
【机 构】
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四川轻化工大学机械工程学院,四川轻化工大学生物工程学院
【基金项目】
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四川省科技厅重点研发项目(2019YFG0167),中国轻工业浓香型白酒固态发酵重点实验室项目(2018JJ010),自贡市重点科技计划项目(2018CXJD06),四川轻化工大学创新基金项目(Y2019003)
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该研究利用在大曲发酵周期(1~28 d)内采集的大曲内部温度和水分数据,并结合电位滴定法测定的大曲酸度值数据,建立发酵过程中大曲酸度值快速检测的数学模型。首先对原始数据进行异常样本剔除,划分样本集,再分别运用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量回归机(SVR)和反向传播神经网络(BPNN)建立大曲内部温度、水分与酸度值之间相关性预测模型,最后运用决定系数(R^2)与均方根误差(RMSE)对训练集、测试集进行效果评价,探索最佳预测方法。结果表明,支持向量回归机(SVR)建立的酸度值预测模型最好,测试集上的R
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