天然食用色素的多元线性模型和神经网络模型的配色效果比较
Journal of Food Science and Technology（2020）
摘要
天然食用色素应用广泛,三原色色素依其浓度可调配各种不同色调,传统配色方法高度依赖配色经验,生产效率低,误差大,产品质量稳定性差.基于吸收光谱匹配法,利用天然食用色素在混合时特征吸收峰保持不变的特性,在色素质量浓度和特征吸收峰的吸光度之间建立了多元线性和神经网络配色模型,通过误差对比分析,选择较优模型并进行试验验证.结果表明:神经网络模型的预测精度、稳定性均优于多元线性回归模型,其预测配方和原配方的色差在3以内,肉眼无法区分两者的差别,神经网络模型能更好地满足染色配色的要求.希望研究结果为天然食用色素的智能配色工艺提供理论依据.
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