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反向传播-人工神经网络在辐照黑椒牛肉品质预测中的应用
来源:导入 阅读量: 104 发表时间: 2024-06-24
作者: 游云,黄晓霞,肖斯立,刘巧瑜,蓝碧锋,胡昕,吴俊师,杨娟,曾晓房
关键词: 黑椒牛肉;60Co-γ射线;品质;反向传播-人工神经网络;预测模型
摘要:

为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(Asp)和甜味(Gly、Ala、Ser)游离氨基酸的含量。以辐照黑椒牛肉的汁液流失率、硫代巴比妥酸反应产物值、总挥发性盐基氮值、原肌球蛋白条带强度比率、肌球蛋白重链条带强度比率和总游离氨基酸含量为输入变量,优化了反向传播-人工神经网络(backpropagation-artificial neural network,BP-ANN)模型。训练函数为ReLU函数,隐藏层神经元个数为14 个,迭代次数100 次。结果表明,6-14-6 BP-ANN模型可以较好地预测辐照黑椒牛肉的品质变化,该模型在预测辐照肉制品的多种品质方面具有很大潜力。

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