基于神经网络的大生产规模啤酒发酵过程建模
应用神经网络建立了啤酒发酵过程发酵度及主要风味物质产生量的预测模型.建立的发酵度模型有很好的仿真能力和较好的预测能力.在建立的4个风味物质模型中,异戊醇和乙酸乙酯模型的仿真能力和预测能力都比较强,双乙酰和乙醛模型的仿真能力和预测能力都比较差,需要进一步研究.
啤酒、发酵、神经网络、模型
33
TS2(食品工业)
2007-12-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
86-91
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啤酒、发酵、神经网络、模型
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TS2(食品工业)
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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