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申请/专利权人：中国农业科学院农产品加工研究所
摘要：本发明提供一种基于风味分子结构的食品香气活性成分逸散率预测方法及系统，涉及化学信息学技术领域，该方法包括：获取食品待预测的香气活性成分的分子结构描述符数据集，分子结构描述符数据集包括分子结构描述符；将香气活性成分的分子结构描述符数据集输入香气活性成分逸散率预测模型，输出香气活性成分的逸散率；香气活性成分逸散率预测模型是以特征风味物质的分子结构描述符数据集作为输入，以特征风味物质的逸散率作为输出标签训练得到的。本发明提供的基于风味分子结构的食品香气活性成分逸散率预测方法及系统，实现了食品香气活性成分逸散率的自动化预测，并提高了逸散率预测的准确性，为工业化菜肴实现风味保持提供决策依据。
主权项：1.一种基于风味分子结构的食品香气活性成分逸散率预测方法，其特征在于，包括：获取食品待预测的香气活性成分的分子结构描述符数据集；其中，所述分子结构描述符数据集包括至少一个预先确定的分子结构描述符；将所述香气活性成分的所述分子结构描述符数据集输入预先训练的香气活性成分逸散率预测模型，输出所述香气活性成分的逸散率；其中，所述香气活性成分逸散率预测模型是以预先确定的所述食品中至少一种特征风味物质的所述分子结构描述符数据集作为输入，以所述特征风味物质的逸散率作为输出标签训练得到的；所述方法还包括：获取所述特征风味物质的分子结构描述符；通过对所述分子结构描述符进行特征工程处理，去除空值描述符和具有缺失值的描述符后，筛选与逸散率相关的分子结构描述符；使用Lasso回归模型对所述与逸散率相关的分子结构描述符进行特征选择，确定所述分子结构描述符数据集；所述方法还包括：以所述特征风味物质的所述分子结构描述符数据集作为输入，以所述特征风味物质的逸散率作为输出标签，通过多种不同的回归模型进行训练，将测试集的决定系数R2最优的模型作为所述香气活性成分逸散率预测模型；所述方法还包括：利用分子感官科学技术对所述食品的样品的风味完整组和风味逸散组进行香气贡献度分析，确定所述特征风味物质。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业科学院农产品加工研究所 基于风味分子结构的食品香气活性成分逸散率预测方法及系统
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