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

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.

关键词：调理肉制品、超声—真空协同处理、响应面法、BP神经网络、粒子群算法

所属期刊栏目：45

资助基金：国家重点研发计划资助;重庆市特色食品工程技术研究中心能力提升项目

在线出版日期：2020-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：179-187