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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
被引量:
10
1
作者
胡欣颖
李洪军
+3 位作者
李少博
曾令英
李俊宏
贺稚非
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第24期179-187,共9页
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...
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。
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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
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职称材料
题名
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
被引量:
10
1
作者
胡欣颖
李洪军
李少博
曾令英
李俊宏
贺稚非
机构
(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
出处
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第24期179-187,共9页
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)
文摘
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
Keywords
prepared pork products
ultrasonic
-
vacuum synergy technique
response surface analysis method
BP neural network
particle swarm optimization
分类号
TS251.51 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
胡欣颖
李洪军
李少博
曾令英
李俊宏
贺稚非
《食品与发酵工业》
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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