一、基本信息
文档名称：基于MFO优化BP神经网络构建冷鲜肉品质预测模型
文档格式：pdf格式
文档大小：2.06MB
总页数：52页
二、简介
本文研究了基于MFO优化BP神经网络的冷鲜肉品质预测模型。通过引入多峰狼优化算法（MFO）对传统BP神经网络进行参数优化，提高了模型的预测精度和收敛速度。该模型能够有效分析冷鲜肉在不同贮藏条件下的品质变化，为食品质量控制提供科学依据。实验结果表明，与传统BP神经网络相比，MFO优化后的模型在预测准确性和稳定性方面均有显著提升。该研究为冷鲜肉品质的智能化检测提供了新的思路和技术支持，具有重要的实际应用价值。
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