TY -的盟Hosoe纯平盟——Sunagawa AU - Nakaoka淳弥,真嗣盟的消息,那么户籍册——Shige AU -小山,Kento PY - 2022 M3 - TI -原始研究数据挖掘预测和解释食品中细菌种群行为的乔-食品科学与技术前沿UR - //www.thespel.com/articles/10.3389/frfst.2022.979028六世- 2 SN - 2674 - 1121 N2——尽管细菌种群行为一直在研究各种食品在过雷竞技rebat去40年里,很难获得所需的信息仅仅是并列的实验数据。我们预测的细菌数量的变化和可视化pH值的影响,_w使用数据挖掘方法,和温度。人口增长和数据失活八致病性细菌和食物变质5025环境条件下从ComBase获得数据库( www.combase.cc),其中包括15个食物类别和温度范围从0°C到25°C。极端的梯度增加树被用来预测人的行为。均方根误差的观测值和预测值为1.23日志CFU / g。数据挖掘模型提取的增长抑制细菌与调查_w,温度和pH值使用沙普利值添加剂解释。数据挖掘的方法提供信息关于细菌群体行为和食物生态系统如何影响细菌生长和失活。呃- - - - - -