典型文献
小麦加工链中重金属镉含量的深度网络预测模型
文献摘要：
镉污染范围广、毒性大、易侵入,被认为是最具危害性的重金属之一,人长期摄入过量的镉会引起很多疾病甚至癌症.因此,在小麦加工链中预测镉元素含量的变化趋势,制定相应对策来降低其危害,具有重要的现实意义.针对小麦加工链镉含量数据含有强非线性、强随机性噪声而导致的传统建模拟合度不高等问题,本研究提出一种基于正则化方法的深度预测模型.首先,利用门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)建立深度预测模型.其次,使用正则化方法修改模型的损失函数,通过加入噪声惩罚项来淡化训练时模型对于噪声的拟合程度,减小噪声对模型预测性能的影响.最后,使用贝叶斯优化方法进行超参数的选择,保证所建立的模型能够准确地预测小麦加工链各环节中的镉含量.本研究的预测结果表明,如果原麦中镉含量小于0.1 mg/kg,则经过加工的成品小麦粉也基本满足GB 2762-2017《食品安全国家标准食品中污染物限量》的要求.
文献关键词：
小麦加工链;镉;预测模型;门控循环单元;贝叶斯优化
中图分类号：
作者姓名：
金学波;张佳帅;郭天洋;王小艺;苏婷立;赖燕群;孔建磊;白玉廷
作者机构：
北京工商大学人工智能学院,北京 100048;北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室,北京 100048;北京工商大学食品与健康学院,北京 100048;北京服装学院,北京 100105;中粮粮油工业(荆州)有限公司,湖北荆州 434300
文献出处：
引用格式：
[1]金学波;张佳帅;郭天洋;王小艺;苏婷立;赖燕群;孔建磊;白玉廷-.小麦加工链中重金属镉含量的深度网络预测模型)[J].食品科学,2022(17):50-55
A类：
小麦加工链
B类：
重金属镉,镉含量,深度网络,镉污染,危害性,摄入,镉元素,元素含量,相应对策,来降,强非线性,随机性,拟合度,正则化方法,深度预测,门控循环单元,gated,recurrent,unit,GRU,损失函数,淡化,拟合程度,预测性能,贝叶斯优化,超参数,小麦粉,食品安全国家标准,污染物限量
AB值：
0.264288
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