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機器學習算法在食品科學中的應用 版權信息
- ISBN：9787030784902
- 條形碼：9787030784902 ; 978-7-03-078490-2
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
機器學習算法在食品科學中的應用 內容簡介
本書聚焦食品科學技術未來發展需求，將機器學習算法與食品科學技術緊密融合。以Python作為主要編程語言，依托NumPy、Matplotlib和Pandas等數據庫，詳細介紹卷積神經網絡、樸素貝葉斯、人工神經網絡、隨機森林、決策樹、線性回歸、K*近鄰等核心算法。同時，以茶葉、水產品、食用菌、咖啡、掛面、魔芋葡甘聚糖水凝膠、預制菜等多個食品創新產業為例，全面系統地介紹了機器學習算法在食品科學領域的應用進展，為機器學習算法在食品科學研究領域的進一步發展提供了理論依據和技術支撐。
機器學習算法在食品科學中的應用 目錄
第1章 緒論
1.1 機器學習簡史
1.2 機器學習的應用
1.3 機器學習算法的實現
1.4 食品科學
參考文獻
第2章 機器學習算法
2.1 機器學習算法簡介
2.2 機器學習算法分類
2.3 經典算法模型
參考文獻
第3章 NumPy數據分析基礎
3.1 NumPy特點
3.2 NumPy組成
3.3 NumPy數據函數應用
參考文獻
第4章 Matplotlib數據可視化基礎
4.1 Matplotlib特點
4.2 Matplotlib組成
4.3 Matplotlib應用
參考文獻
第5章 Pandas數據處理與分析
5.1 Pandas特點
5.2 Pandas組成
5.3 Pandas應用
參考文獻
第6章 卷積神經網絡算法模型在茶葉生產加工及風味品質預測中的應用
6.1 茶葉概述
6.2 花果茶
6.3 茉莉花茶
6.4 卷積神經網絡算法模型在花果茶生產加工中的應用
6.5 卷積神經網絡算法模型在茉莉花茶物理預測上的應用
6.6 卷積神經網絡算法模型在茉莉花茶化學指標預測上的應用
6.7 卷積神經網絡算法模型在茉莉花茶微生物指標預測上的應用
參考文獻
第7章 樸素貝葉斯算法模型在水產品中的應用
7.1 水產品的特點
7.2 水產品的分類
7.3 樸素貝葉斯算法模型的質譜離子化效率預測模型
參考文獻
第8章 人工神經網絡算法模型在食用菌中的應用
8.1 食用菌的特點
8.2 食用菌的分類
8.3 人工神經網絡算法模型在靈芝中的應用
參考文獻
第9章 隨機森林算法模型在咖啡加工處理中的應用
9.1 咖啡的分類
9.2 影響咖啡的因素
9.3 基于隨機森林算法模型的質譜離子化效率預測模型
參考文獻
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