[发明专利]鸡精的货架期预测方法

摘要

本发明提供了一种鸡精的货架期预测方法，获取不同温度下GC‑MS检测分析的鸡精理化指标数据；设置人工感官评价值，得到不同温度下具有相同理化指标值的鸡精的有效货架期；对满足有效货架期且具有相同鸡精理化指标值的鸡精理化指标数据进行归类处理后得到N个类别，将所述N个类别作为待选择特征变量；对鸡精的待选择特征变量作降维处理，筛选出实验用特征变量；去除实验用特征变量中的奇异值，并用数据挖掘中的填充值替代去除的奇异值，得到学习集数据；基于随机森林算法根据学习集数据构建鸡精货架期预测模型。本发明利用随机森林算法对学习集数据进行模型构建，通过构建的模型完成对鸡精货架期的预测，减少人为干预，结果准确，预测效率高。

主权项

一种鸡精的货架期预测方法，其特征在于，包括：获取不同温度下GC‑MS检测分析的鸡精理化指标数据；设置人工感官评价值，根据所述人工感官评价值得到不同温度下具有相同理化指标值的鸡精的有效货架期；对满足有效货架期且具有相同鸡精理化指标值的鸡精理化指标数据进行归类处理后得到N个类别，将所述N个类别作为待选择特征变量；其中，N为大于0的整数；对所述鸡精的待选择特征变量作降维处理，筛选出实验用特征变量；去除实验用特征变量中的奇异值，并用数据挖掘中的填充值替代去除的奇异值，得到学习集数据；基于随机森林算法根据学习集数据构建鸡精货架期预测模型。