【摘 要】
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为优化鱼油的脱色工艺，首先通过单因素试验确定脱色效果最佳的固体吸附剂，其次探究脱色温度、固体吸附剂添加量、脱色时间对鱼油脱色率的影响。在此基础上，采用Box-Behnken（BB）试验设计对鱼油脱色条件进行优化，并对BB试验结果进行响应面法（RSM）和人工神经网络（ANN）分析。结果表明：活性白土的脱色效果最佳，随着脱色温度、固体吸附剂添加量、脱色时间的增加，脱色率呈先上升后下降的趋势；RSM和A
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为优化鱼油的脱色工艺，首先通过单因素试验确定脱色效果最佳的固体吸附剂，其次探究脱色温度、固体吸附剂添加量、脱色时间对鱼油脱色率的影响。在此基础上，采用Box-Behnken（BB）试验设计对鱼油脱色条件进行优化，并对BB试验结果进行响应面法（RSM）和人工神经网络（ANN）分析。结果表明：活性白土的脱色效果最佳，随着脱色温度、固体吸附剂添加量、脱色时间的增加，脱色率呈先上升后下降的趋势；RSM和ANN模型的相关系数R、决定系数R2、均方根误差RMSE、均方差MSE值分别为0.9647，0.9307，1.1000，1.2100和0.9927，0.9855，0.4952，0.2452。相较于与RSM模型，ANN模型拟合程度更高，实测值与预测值之间误差更小，更适合作为鱼油脱色率的预测模型。本试验选用RSM和ANN模型共同优化鱼油脱色工艺。通过RSM模型选取的最佳脱色条件是：脱色温度93.79 ℃，固体吸附剂添加量4.80%，脱色时间9.69 min。将上述条件带入ANN模型，获得鱼油的最大脱色率为99.53%。说明RSM-ANN模型具有较强的准确性和适用性。
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