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基于决策树方法的油炸型方便面品质评价研究 被引量:5

Study on Evaluation of Fried Instant Noodle Quality Using Decision Tree
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摘要 本实验以市场占有率为80%~90%的国内主要方便面生产厂家的12个主打品牌的205个油炸型方便面样品为研究对象,首先以8个专家感官评价项目为指标,采用K-均值法对感官品评数据进行了聚类分析;根据聚类分析结果再应用决策树分析方法,以15个物性检测项目为指标,建立感官品评和面条物性指标之间关系模型。结果表明,所建立的决策树模型吻合感官品评聚类结果的精度达到95.61%,实现了表达仪器测量值与感官品评之间关系的目的,可为油炸型方便面品质评价提供一种客观定量化的方法。 In this study, 205 samples of fried instant noodles from 12 main brands, which occupy 80% to 90% market in China's Mainland, were collected to explore a new thinking for evaluating the quality of fried instant noodles. At the first stage, K-mean algorithm was applied to analyze sensory evaluation scores of eight sensory evsory evaluation indexes. Secondly, based on the results of clustering analysis at the first stage, a model of quality evaluation with fifteen physical indexes was built by means of decision ...
出处 《食品科学》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期27-31,共5页 Food Science
基金 “十一五”国家科技支撑计划项目(2006BAK04A05) 上海大学2007年度研究生创新基金项目(2007)
关键词 方便面 感官分析 数据挖掘 决策树 instant noodle sensory analysis data mining decision tree
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