基于GA-BP神经网络和响应面法的猪大肠卤制关键工艺优化Optimization of Key Marination Process of Pig Large Intestine Based on GA-BP Neural Network and Response Surface Methodology
杨洪浪,代钰霖,龙红,刘达玉
摘要(Abstract):
为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到猪大肠卤制的最佳工艺条件。研究结果表明,通过响应面优化模型得出猪大肠卤制的最佳工艺条件为香辛料用量0.97%、卤制时间37.76 min、浸泡时间108.09 min,卤猪大肠的感官得分达到最大值90.19分,实测值为(89.63±1.25)分;GA-BP神经网络优化模型得到最佳工艺条件为香辛料用量0.77%、卤制时间33.30 min、浸泡时间89.15 min,卤猪大肠的感官得分为93.68分,实测值为(93.41±0.83)分;GA-BP神经网络优化模型得到的预测值与实际值分别比响应面优化模型得到的对应值高3.87%与4.22%,相对误差明显低于响应面模型,响应面模型与GA-BP神经网络模型的拟合度均高于98%,表明GA-BP神经网络模型与响应面模型均能够有效用于猪大肠卤制工艺研究中,同时通过综合对比,运用GA-BP神经网络模型优化的猪大肠卤制所需成本更低,预测效果更好,更适合对猪大肠卤制工艺条件进行优化。
关键词(KeyWords): 卤猪大肠;剪切力;色差;感官评价;响应面;GA-BP神经网络
基金项目(Foundation): 四川省科技计划项目(2023YFN0014,2021YFN0057);; 宜宾市科技计划项目(2021ZYCG015,2022NY021)
作者(Author): 杨洪浪,代钰霖,龙红,刘达玉
参考文献(References):
- [1]SEONG P N,PARK K M,CHO S H,et al.Characterization of edible pork by-products by means of yield and nutritional composition[J].Korean Journal Food Science of Animal Resources,2014,34(3):297-306.
- [2]TOLDRá F,ARISTOY M C,MORA L,et al.Innovations in value-addition of edible meat by-products[J].Meat Science,2012,92(3):290-296.
- [3]程成鹏,贺稚非,唐春,等.不同嫩化剂改善猪大肠嫩度的工艺优化[J].食品与发酵工业,2022,48(15):249-256.
- [4]国家标准化管理委员会,国家市场监督管理总局.酱卤肉制品质量通则:GB/T 23586—2022[S].北京:中国标准出版社,2022.
- [5]邹强,刘琴,王文婷,等.羊肉加工中的连续卤煮工艺研究[J].食品科技,2014,39(1):131-134.
- [6]王亚兰,程慧燕.基于模糊数学法对真空低温烹饪卤鸭工艺优化[J].中国调味品,2024,49(6):143-146,151.
- [7]汪学荣,邹朝文,谢爱英,等.卤制工艺对卤鹅出品率、嫩度和感官品质的影响[J].肉类工业,2018(6):40-43.
- [8]WANG Y J,ZHU Z Y,SHA A X,et al.Low cycle fatigue life prediction of titanium alloy using genetic algorithm-optimized BP artificial neural network[J].International Journal of Fatigue,2023,172(1):107609.
- [9]潘玉成,叶乃兴,潘玉华,等.坦洋工夫红茶品质评定的BP神经网络模型[J].中国茶叶加工,2015(2):9-13,8.
- [10]冯智莉,易国洪,李普山,等.并行化遗传算法研究综述[J].计算机应用与软件,2018,35(11):1-7,80.
- [11]杨银爱,牛犇,陈慧芝,等.基于GA-BP神经网络和遗传算法优化雪梨莲子银耳羹工艺与风味[J].核农学报,2023,37(12):2395-2407.
- [12]赵清香,李大军,李亚萍,等.反向传播神经网络耦联遗传算法与响应面设计烤制鸽肉工艺优化[J].中国调味品,2023,48(10):128-133.
- [13]彭腾腾,范彬,尹盼盼,等.遗传算法结合反向传播神经网络优化牡丹花粉硬糖制备工艺[J].中国食品添加剂,2023,34(6):235-244.
- [14]韦舟平.骨类高汤的生产工艺以及在食品行业中的应用研究[J].食品安全导刊,2023(1):146-148.
- [15]易宇文,肖岚,童光森,等.卤油的制备工艺[J].中国调味品,2016,41(5):86-90,96.
- [16]LI X M,ZANG M W,LI D,et al.Effect of boiled-water-cooking time on quality and characteristic of flavor components in pig large intestines[J].International Journal of Gastronomy and Food Science,2024,35:100899.
- [17]刘焕燕,郑光耀,王衍彬,等.基于BP神经网络的微波辅助提取无花果黄酮工艺优化[J].食品工业科技,2017,38(19):197-202,207.
- [18]李明奇.复合嫩化剂对兔肉理化特性及贮藏品质的影响[D].重庆:西南大学,2021.
- [19]李雯雯,郭珏成,滕建文,等.低温肉制品卤羊腩的加工工艺研究[J].轻工科技,2024,40(3):1-5,11.
- [20]孟祥忍,屠明亮,王恒鹏,等.卤煮加工过程中牛肉的品质变化研究[J].食品科技,2019,44(6):108-112.
- [21]VISESSANGUAN W,BENJAKUL S,RIEBROY S,et al.Changes in composition and functional properties of proteins and their contributions to Nham characteristics[J].Meat Science,2004,66(3):579-588.
- [22]程学勋,刘巧瑜,陈海光,等.卤牛肉加工过程中色度与质构特性的变化[J].农产品加工,2019(22):57-60.
- [23]苏比努尔·图尼亚孜,王禹赫,俞彭欣,等.白条肉鸽卤制工艺优化及其挥发性风味物质分析[J].新疆农业大学学报,2022,45(3):221-227.
- [24]庾坤,赵良忠,尹世鲜,等.卤制工艺对湘味卤牛肉品质和风味的影响[J].食品与机械,2022,38(3):217-226.
- [25]王子凌,张子豪,曾璐瑶,等.不同卤制加工阶段中食盐添加量对小龙虾尾品质及挥发性风味的影响[J].食品科学,2024,45(11):52-60.
- [26]王海燕,李睿,曾秀,等.响应面优化超声波提取桑叶槲皮素工艺[J].食品科学,2014,35(22):56-62.
- [27]未志胜,詹萍,田洪磊,等.基于GA-BP神经网络的鹰嘴豆美拉德肽的定向制备[J].中国食品学报,2019,19(9):147-153.
- [28]姬云云,田洪磊,詹萍,等.BP神经网络结合遗传算法优化羊肉汤中香辛料的添加量[J].中国食品学报,2021,21(3):128-137.
- [29]DESAI K M,SURVASE S A,SAUDAGAR P S,et al.Comparison of artificial neural network (ANN) and response surface methodology (RSM) in fermentation media optimization:case study of fermentative production of scleroglucan[J].Biochemical Engineering Journal,2008,41(3):266-273.
- [30]LIU X Q,CHEN X G,WU W F,et al.A neural network for predicting moisture content of grain drying process using genetic algorithm[J].Food Control,2007,18(8):928-933.