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—— 中国食品杂志社
为实现对油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量的预测，采用响应面试验设计收集数据，建立以黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、大豆油品质、油炸温度、油炸时间为输入值，油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量为输出值的反向传播人工神经网络（back propagation artificial neural network，BP-ANN），预测外裹糊鱼块深度油炸过程丙烯酰胺含量的变化，并用训练集拟合，测试集评估模型的预测能力。结果显示，黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、油炸温度、油炸时间对油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量均有显著影响，大豆油品质对油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量影响不显著。训练后的BP-ANN模型的相关系数R值为0.997，拟合良好，有很强的逼近能力；模型对新数据预测的误差较小，最大相对误差为5.34%，最小相对误差为0.12%，表明BP-ANN模型能准确预测油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量。
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