基于神经网络结合品质指标实现肉品新鲜度预测的方法

本发明公开了一种基于神经网络结合品质指标实现肉品新鲜度预测的方法，它包括：S1、数据采集，采集不同新鲜度样本的品质指标、新鲜度指标、风味指标、蛋白质和胺降解的生物标志物指标；S2、数据处理，获得数据集；S3、神经网络模型构建；S4、使用S3构建的神经网络模型进行肉品新鲜度预测。本方法极大地提高了预测的准确性和效率。传统预测往往依赖于感官评定或化学分析，这些方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响。相比之下，神经网络能够自动学习并提取肉品中的关键品质指标，与新鲜度建立直接联系。通过大量数据的训练，神经网络模型能够准确预测肉品的新鲜度，且预测速度极快，满足了大规模、快速检测的需求。