基于聚类-RBF神经网络的家庭冷藏羊肉新鲜度的评价方法

为了实现对家庭储藏方式下羊肉新鲜度变化的全面客观评价,本文研究利用自制电子鼻系统、色差仪与质构仪获取气体、颜色和硬度数据,通过分析获取家庭冷藏条件下羊肉品质变化的规律,采用聚类算法确定RBF神经网络的中心,建立基于聚类-RBF神经网络的羊肉新鲜度评价模型,对家庭冷藏羊肉新鲜度进行客观全面的评价.结果表明:根据电子鼻、色差仪、质构仪获取的气体、颜色、硬度数据确定了反映羊肉新鲜度变化的多源数据,结合气体、颜色和硬度数据所建立的聚类-RBF神经网络模型对羊肉新鲜度分类的准确率为80％,这表明本文所建立的分类模型对羊肉新鲜度的评价是有效、可行的.