基于模糊数学与深度学习预测的食品加工工艺优化方法

本公开实施例公开了基于模糊数学与深度学习预测的食品加工工艺优化方法。该方法的一具体实施方式包括：获取响应面试验的N组响应面试验数据；根据所述N组响应面试验数据，构建响应面方程；根据所构建的响应面方程，在N组响应面试验数据的基础上进行扩充，生成M组虚拟试验数据；将所述N组响应面试验数据和所述M组虚拟试验数据，确定为样本集；基于所述样本集，执行训练步骤；基于训练得到深度学习模型，执行预测步骤；深度学习模型输出的第二预测感官评分中，基于目标第二预测感官评分，确定目标肉类的选定加工因素参数值。由此，在目标肉类工业化加工的场景中，在感官预测与加工工艺精准控制方面，实现更高的可靠性与准确性。