摘要
酸度是衡量风味物质中酸味的重要指标之一,由于酸味分子结构复杂,酸度的预测效果和精度问题亟须解决。基于感官、电子舌和BP神经网络建立5种代表性酸类的酸度预测模型,其预测模型在20~5000 mg/L质量浓度范围中,酸类的酸度值预测精度良好,均可达到0.87以上。预测模型验证结果表明:5种酸的酸度在高、中、低质量浓度的验证精度也都在0.85以上,可实现对酸类物质的酸度精准预测的目标。
Acidity is one of the important indicators to measure the sour tase of flavor substances.Because of the complex molecular structure of sour substances,the prediction of acidity needs to be improved.Five representative acids were established based on sensory,electronic tongue and BP neural network.The results showed that the accuracy of the prediction models was good,reaching more than 0.87 in the range of 20-5000 mg/L.The verification results showed that the accuracy was over 0.85.
作者
杨乾栩
朱保昆
赵蔚
马宁
于沛然
陆欣宇
张伟
YANG Qianxu;ZHU Baokun;ZHAO Wei;MA Ning;YU Peiran;LU Xinyu;ZHANG Wei(R&D Center,China Tobacco Yunnan Industrial Co.,Ltd.,Kunming,Yunnan 650231,China;School of Perfume and Aroma Technology,Shanghai Institute of Technology,Shanghai 201418,China)
出处
《美食研究》
北大核心
2023年第2期94-98,共5页
Journal of Researches on Dietetic Science and Culture
基金
云南中烟科技项目(2021CP01、2022HX01)。
关键词
酸
电子舌
BP神经网络
酸度预测模型
acid
electronic tongue
BP neural network
acidity prediction model
作者简介
杨乾栩,男,云南中烟工业有限责任公司技术中心高级工程师,主要从事产品开发研究,E-mail:18314300710@126.com;通信作者:张伟,男,云南中烟工业有限责任公司技术中心副研究员,主要从事产品开发研究,E-mail:zhangwei66@ynzy-tobacco.com。
