基于BSA-IA-BP的菌落总数预测方法

摘要

本发明公开了一种基于BSA‑IA‑BP的菌落总数预测方法，包括以下步骤：步骤1：对样本进行预处理；步骤2：采集样本的高光谱图像及菌落总数；步骤3：提取样本高光谱图像中的高光谱信息，并将样本划分为预测集和校正集；步骤4：对高光谱信息预处理及选择特征波段；步骤5：输入校正集样本高光谱信息和菌落总数对BP神经网络进行训练，并利用鸟群算法和免疫算法优化BP初始权重和阈值，建立菌落总数的预测模型，步骤6：利用预测集样本对预测模型进行评价。本发明克服了以往的预测方法中BP网络收敛速度慢、寻优精度低、且容易陷入局部极小值等导致预测精度低、稳定性差的问题，提升了模型预测精度和稳定性，使得食品中微生物的无损检测更为精确、高效，是一种快速、准确、经济、无损的预测方法。