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对比研究响应面法和BP神经网络-粒子群算法优化调理松板肉加工工艺

2020-11-24阅读(527)

对比研究响应面法和BP神经网络-粒子群算法优化调理松板肉加工工艺

论文摘要

为优化调理松板肉加工工艺,提升松板肉品质,采用超声—真空协同处理以提升肉的质构特性和成品率。在单因素的基础上,应用Box-Behnken试验设计,对比分析响应面法和BP神经网络—粒子群算法对调理松板肉成品率的影响。试验结果表明,响应面法优化的超声—真空协同处理最佳工艺为液肉百分比48.10%、超声功率246.04 W、真空度61.11 kPa,成品率理论预测值为94.82%,验证值为92.84%,相对误差值为2.09%。BP神经网络-粒子群算法分析的最佳工艺为液肉百分比51.00%、超声功率235.36 W、真空度66.11 kPa,成品率理论预测值为95.48%,验证值为94.96%,相对误差值为0.54%。BP神经网络-粒子群算法优化出的成品率更高,误差更小,说明该方法在食品加工领域应用前景更广阔,同时也为食品研究提供了新思路。

论文目录

  • 1 材料与方法
  •   1.1 试验材料
  •     1.1.1 原辅料
  •     1.1.2 药品与试剂
  •   1.2 试验设备
  •   1.3 试验方法
  •     1.3.1 材料处理
  •     1.3.2 调理松板肉腌制方法
  •     1.3.3 成品率
  •     1.3.4 质构测定
  •     1.3.5 单因素试验设计
  •     1.3.6 RSM试验设计
  •     1.3.7 ANN模型
  •     1.3.8 最佳工艺参数优化
  •     1.3.9 数据处理
  • 2 结果与分析
  •   2.1 单因素试验结果
  •     2.1.1 液肉百分比对成品率和TPA指标的影响
  •     2.1.2 超声功率对成品率和TPA指标的影响
  •     2.1.3 真空度对成品率和TPA指标的影响
  •   2.2 响应面优化试验设计及结果
  •     2.2.1 以成品率为响应值的响应面结果分析
  •   2.3 ANN模型构建结果
  •     2.3.1 ANN结构
  •     2.3.2 神经网络模型的训练
  •     2.3.3 粒子群算法优化加工工艺参数
  •     2.3.4 RSM和ANN预测能力的比较
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 胡欣颖,李洪军,李少博,曾令英,李俊宏,贺稚非

    关键词: 调理肉制品,超声真空协同处理,响应面法,神经网络,粒子群算法

    来源: 食品与发酵工业 2019年24期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 轻工业手工业,自动化技术

    单位: 西南大学食品科学学院,重庆市特色食品工程技术研究中心

    基金: 国家重点研发计划资助(2016YFD0401503),重庆市特色食品工程技术研究中心能力提升项目(cstc2014pt-gc8001)

    分类号: TS251.51;TP18

    DOI: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.021559

    页码: 179-187

    总页数: 9

    文件大小: 1781K

    下载量: 354

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