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Food Chemistry:揭开食品风味的神秘面纱:通过机器学习解读风味数据

科学私享 2025-03-29 19:23
文章摘要
本研究提出了一种基于机器学习的食品风味数据解析框架,旨在解决食品风味分析中数据复杂、难以解释的问题。该框架整合了四种常用的机器学习技术:主成分分析(PCA)、冗余分析(RDA)、偏最小二乘法(PLS)和随机森林(RF)。通过案例研究验证了该框架的有效性,结果表明PCA适用于数据探索性分析,RDA可以量化影响因素的统计学意义,PLS和RF在特征重要性分析中表现出色。该框架的应用有助于食品科学家更全面地理解风味数据,指导食品生产过程的优化和风味质量的控制。尽管该框架在风味数据解析中表现出良好的效果,但仍存在一些局限性,如小样本数据集的过拟合问题。
Food Chemistry:揭开食品风味的神秘面纱:通过机器学习解读风味数据
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