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

作     者：单金卉 陈季旺 刘言 王海滨 夏文水 熊幼翎 SHAN Jinhui;CHEN Jiwang;LIU Yan;WANG Haibin;XIA Wenshui;Youling L. XIONG

作者机构：武汉轻工大学食品科学与工程学院湖北武汉430023 农产品加工湖北省协同创新中心湖北武汉430023 江南大学食品学院江苏无锡214122 

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) 

出 版 物：《食品科学》 (Food Science)

年 卷 期：2019年第40卷第16期

页      码：249-255页

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。

主 题 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 

学科分类：0832[0832] 08[工学] 0703[理学-化学类] 083204[083204] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.7506/spkx1002-6630-20180607-093

馆 藏 号：203733495...