【摘 要】
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研究巴沙鱼片在不同干燥温度(60,70,80,90℃),湿度(0,20%,40%),风速(8,16,25 m/s),时间(10 min/次)条件下的重量变化,得到巴沙鱼片质量变化曲线,并分别绘制出水分含量、干燥
【机 构】
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大连工业大学食品学院; 国家海洋食品工程技术研究中心;
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研究巴沙鱼片在不同干燥温度(60,70,80,90℃),湿度(0,20%,40%),风速(8,16,25 m/s),时间(10 min/次)条件下的重量变化,得到巴沙鱼片质量变化曲线,并分别绘制出水分含量、干燥速率、水分比曲线。建立BP人工神经网络,并对人工神经网络参数进行优化,确认训练函数为trainlm,学习速率为0.1,迭代次数为5 000,网络拓扑结构最终为4-4-1。通过BP人工神经网络模型来预测在不同干制条件下,巴沙鱼片的水分含量、干制速率、水分比,得到的预测值和实际值的相关系数分别为0.9989,0.9850,0.9897。期望建立干制巴沙鱼片人工神经网络数据库,为巴沙鱼片工业化生产提供数据支撑,提高工业化生产的可控性。总之,BP人工神经网络可用作预测干制巴沙鱼片的干制监控,是食品企业产品生产智能化的潜在工具。
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