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基于RSM和MLP-ANN的草莓果浆超声酶解参数优化

文献类型： 中文期刊

作者： 丛嘉昕 1 ; 宋江峰 2 ; 李大婧 2 ; 刘春泉 2 ; 包怡红 1 ;

作者机构： 1.东北林业大学林学院

2.江苏省农业科学院农产品加工研究所

关键词： 草莓;超声酶解;响应面;神经网络模型

期刊名称： 江苏农业学报

ISSN： 1000-4440

年卷期： 2018 年 34 卷 006 期

页码： 1354-1361

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为提高草莓果浆品质,本试验研究了复合酶添加量、超声功率和酶解时间对草莓果浆可溶性固形物含量(SSC)和花色苷含量的影响,通过中心组合试验设计,利用响应面模型(RSM)和多层感知神经网络模型(MLP-ANN)对草莓果浆超声酶解工艺参数进行优化,并比较2种模型的预测效果.结果表明,复合酶添加量和酶解时间对草莓果浆SSC影响显著,酶解时间和超声功率对草莓果浆花色苷含量影响显著;RSM和MLP-ANN模型对草莓果浆SSC和花色苷含量预测的RMSE分别为0.2698、0.6758和0.0387、0.0077,决定系数(R2)分别为0.9374、0.9282和0.9847、0.9994,MLP-ANN模型的预测能力优于RSM模型;采用MLP-ANN模型优化得到的超声酶解法制备草莓果浆的最佳工艺条件为:复合酶添加量0.06%,超声功率180 W和超声时间30 min,在此条件下,草莓果浆的SSC为10.2%,每100 g草莓果浆花色苷含量为13.46 mg.与未经超声酶解的果浆相比,SSC提高1.12倍,花色苷含量提高2.35倍,故超声酶解法可有效提高草莓果浆品质.

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