【摘 要】
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为降低鸭蛋清的腥味,基于电子鼻对不同腥味浓度鸭蛋清的响应结果,建立了腥味评价模型,并利用模型对酵母发酵脱除鸭蛋清腥味的工艺进行优化.结果表明,多元线性回归分析(MLR)、偏最小二乘回归分析(PLS)以及BP神经网络法均能建立较好的鸭蛋清腥味定量预测模型,三者建模集的决定系数R2和均方根误差RMSE分别为:0.97681、0.97526、0.99033和1.086、1.1656、0.7055.采用MLR得出的拟合方程对不同酵母添加量、反应温度和反应时间下的酵母脱腥试验条件进行优化,结合BP神经网络模型的验证
【机 构】
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浙江医药高等专科学校,浙江宁波315100;华中农业大学食品科学技术学院,环境食品学教育部重点实验室,湖北武汉430070
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为降低鸭蛋清的腥味,基于电子鼻对不同腥味浓度鸭蛋清的响应结果,建立了腥味评价模型,并利用模型对酵母发酵脱除鸭蛋清腥味的工艺进行优化.结果表明,多元线性回归分析(MLR)、偏最小二乘回归分析(PLS)以及BP神经网络法均能建立较好的鸭蛋清腥味定量预测模型,三者建模集的决定系数R2和均方根误差RMSE分别为:0.97681、0.97526、0.99033和1.086、1.1656、0.7055.采用MLR得出的拟合方程对不同酵母添加量、反应温度和反应时间下的酵母脱腥试验条件进行优化,结合BP神经网络模型的验证实验,得出最佳脱腥条件为酵母添加量0.9 g/100mL、反应温度40℃、反应时间2.5 h.
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