Как проехать Контакты 
Библиотека
Общие сведения
Вход для зарегистрированных читателей
База данных АГРОС
Библиотека-депозитарий ФАО
Издания
Выставки
Виртуальные выставки
Электронные библиотеки ЦНСХБ
Сельскохозяйственная Электронная Библиотека Знаний (СЭБиЗ)
Биографическая энциклопедия ученых-аграриев

ЦЭБС АПК
Сводный каталог библиотек АПК
Каталоги библиотек АПК
Обменный фонд
Электронная библиотека Сводного каталога
Ведомственный экземпляр НИУ

Услуги
Избирательное распространение информации
Доставка документов
Терминал удаленного доступа
Виртуальное библиографическое обслуживание
Форум читателей ЦНСХБ
Инструкции
Информационные услуги
Вы являетесь

посетителем
Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика
[Ввод запроса]

^ШХР: *http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/(ISSN)2050-0416 (http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/(ISSN)2050-0416)
^АВТ: Yanqing Zhang; Shiru Jia; Wujiu Zhang
^ЗГЛ: Predicting acetic acid content in the final beer using neural networks and support vector machine [Прогнозирование содержания уксусной кислоты в готовом пиве с использованием нейронных сетей и метода опорных векторов. (Китай)]
^ВЫХ: Journal of the Institute of Brewing, 2012; Vol.118,N 4. - P. 361-367
^ДАТ: 2012
^ПРМ: Bibliogr.:p.366-367
+Реферат

^РЕФ: Избыток уксусной кислоты, образовавшейся в процессе брожения, может отрицательно сказаться на вкусовых характеристиках пива. Проводили математическое моделирование содержания уксусной кислоты в пиве в зависимости от ряда показателей, характеризующих процесс брожения (плотность сусла, количество дрожжей при инокуляции и через 3 дн. брожения, истинная степень сбраживания и др.). Использованные данные были зарегистрированы в 146 производственных циклах, проводимых в ферментере объемом до 6000 гл. Все производимое пиво относилось к одному и тому же бренду. К наборам данных для калибровки и проверки достоверности применяли 4 метода моделирования. Из них наиболее пригодными для практического использования оказались 2. Метод построения нейронной сети радиально-базисных функций обеспечивал максимальную надежность моделирования, но имел не самую высокую надежность прогнозирования. Метод наименьших квадратов с использованием опорных векторов отличался наилучшей степенью обобщения, чуть меньшей, чем у предыдущего метода, надежностью моделирования, но имел наиболее высокую в данном исследовании точность прогнозирования. Последний метод успешно может применяться даже при анализе малого числа образцов, нелинейности и большой размерности. Ил. 3. Табл. 6. Библ. 48.

^TRN: 1341984
^ВИД: Статья из книги
^ЯЗК: Английский
+Индексирование



  назад   Главная страница ЦНСХБ  

Все права защищены 1998-2016 год ©Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Центральная научная сельскохозяйственная библиотека»