基于人工神经网络的巴沙鱼干燥水分模型构建
大连乾日海洋食品有限公司;大连工业大学食品学院/国家海洋食品工程技术研究中心;新疆理工学院食品科学工程系
- 摘 要：
- 目的：实现在线预测巴沙鱼片热风干燥过程中含水量的实时监控。方法：以巴沙鱼片为原料，探索在不同干燥环境中干燥温度（60、70、80、90℃）、空气相对湿度（0、20%、40%）和空气流速（8、16、28 m/s）对巴沙鱼片干燥时间和干燥速率的影响。关键因素干燥时间、干燥温度、空气相对湿度和空气流速为输入层，隐含层神经元个数为12,即时巴沙鱼片含水率为输出层，构建BP神经网络模型。结果与结论：3种干燥因素能显著影响巴沙鱼片的即时含水率和干燥速率，干燥效率最大可提升约50%,能够有效调节巴沙鱼片的干燥效率，降低产品运行成本。基于巴沙鱼片热风干燥机理构建BP神经网络模型，隐含层神经元函数计算误差较小，其RMSE（均方根误差）为0.040 0,模型运行较为稳定；预测值与实验真实值拟合程度高，其相关系数R~2为0.996 5,模型预测运行便捷且准确度高，能够为干燥巴沙鱼片及相关产品提供科学依据。
关键词：热风干燥;巴沙鱼;含水率;人工神经网络;
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