基于反向传播人工神经网络的酱牛肉中金黄色葡萄球菌的生长模型

摘要

探讨了反向传播神经网络模型预测酱牛肉中金黄色葡萄球菌生长情况的准确性.收集不同温度(15、25、36℃)和不同初始接菌量(102、103、104 CFU/mL)组合条件下金黄色葡萄球菌在酱牛肉中的生长数据,借助Python和Matlab软件,筛选出拟合效果最佳的网络结构,构建起反向传播神经网络模型,同时建立起修正的Gompertz模型作对比.通过平方根误差、偏差因子和准确因子分别检验两个模型的准确性.结果 显示:网络结构为2-35-30的模型拟合效果最佳,反向传播神经网络模型与修正的Gompertz模型误差均在可接受范围内;与修正的Gompertz模型相比,反向传播神经网络误差更小,能更加准确预测金黄色葡萄球菌在酱牛肉中的生长情况.