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基于RSM和MLP-ANN的草莓果浆超声酶解参数优化

作  者:
丛嘉昕;宋江峰;李大婧;刘春泉;包怡红
单  位:
东北林业大学林学院;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
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.
译  名:
Optimization of ultrasonic enzymolysis of strawberry pulp based on RSM and MLP-ANN

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