基于人工神经网络模型预测油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量

论文摘要

为实现对油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量的预测,采用响应面试验设计收集数据,建立以黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、大豆油品质、油炸温度、油炸时间为输入值,油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量为输出值的反向传播人工神经网络（back propagation artificial neural network,BP-ANN）,预测外裹糊鱼块深度油炸过程丙烯酰胺含量的变化,并用训练集拟合,测试集评估模型的预测能力。结果显示,黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、油炸温度、油炸时间对油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量均有显著影响,大豆油品质对油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量影响不显著。训练后的BP-ANN模型的相关系数R值为0.997,拟合良好,有很强的逼近能力;模型对新数据预测的误差较小,最大相对误差为5.34%,最小相对误差为0.12%,表明BP-ANN模型能准确预测油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 单金卉,陈季旺,刘言,王海滨,夏文水,熊幼翎

关键词: 外裹糊鱼块,人工神经网络模型,深度油炸,丙烯酰胺含量,预测

来源: 食品科学 2019年16期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 武汉轻工大学食品科学与工程学院,农产品加工湖北省协同创新中心,江南大学食品学院

基金: 国家自然科学基金面上项目（31471612）,国家大宗淡水鱼产业技术体系建设专项（CARS-45）,湖北省农业成果转化基金项目（NZZ2018000014）

分类号: TS254.4

页码: 249-255

总页数: 7

文件大小: 1672K

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标签：外裹糊鱼块论文;  人工神经网络模型论文;  深度油炸论文;  丙烯酰胺含量论文;  预测论文;