大豆科学
大豆科學
대두과학
SOYBEAN SCIENCE
2013年
1期
93-97
,共5页
谢来超%沈群%张新艳%郭顺堂
謝來超%瀋群%張新豔%郭順堂
사래초%침군%장신염%곽순당
大豆%豆腐%神经网络%评价方法
大豆%豆腐%神經網絡%評價方法
대두%두부%신경망락%평개방법
以51种大豆为原料,对大豆理化指标与豆腐品质指标进行相关性分析,然后以显著相关的大豆理化指标为输入,豆腐品质指标为输出,建立基于神经网络法的原料大豆的豆腐加工特性评价方法.结果表明:大豆可溶性蛋白含量与豆腐产量(r=0.743)呈极显著正相关;粗蛋白含量与豆腐的黏附性(r =0.481)和弹性(r=0.456)呈显著正相关;豆腐硬度与总固形物含量(r =0.466)呈显著相关性,与滴定酸度(r=-0.478)呈显著负相关;建立的神经网络预测模型,相对较准确地预测了不同大豆品种加工成豆腐的加工特性,产量、硬度和弹性的预测相对误差分别为1.046％、3.05％和8.49％.
以51種大豆為原料,對大豆理化指標與豆腐品質指標進行相關性分析,然後以顯著相關的大豆理化指標為輸入,豆腐品質指標為輸齣,建立基于神經網絡法的原料大豆的豆腐加工特性評價方法.結果錶明:大豆可溶性蛋白含量與豆腐產量(r=0.743)呈極顯著正相關;粗蛋白含量與豆腐的黏附性(r =0.481)和彈性(r=0.456)呈顯著正相關;豆腐硬度與總固形物含量(r =0.466)呈顯著相關性,與滴定痠度(r=-0.478)呈顯著負相關;建立的神經網絡預測模型,相對較準確地預測瞭不同大豆品種加工成豆腐的加工特性,產量、硬度和彈性的預測相對誤差分彆為1.046％、3.05％和8.49％.
이51충대두위원료,대대두이화지표여두부품질지표진행상관성분석,연후이현저상관적대두이화지표위수입,두부품질지표위수출,건립기우신경망락법적원료대두적두부가공특성평개방법.결과표명:대두가용성단백함량여두부산량(r=0.743)정겁현저정상관;조단백함량여두부적점부성(r =0.481)화탄성(r=0.456)정현저정상관;두부경도여총고형물함량(r =0.466)정현저상관성,여적정산도(r=-0.478)정현저부상관;건립적신경망락예측모형,상대교준학지예측료불동대두품충가공성두부적가공특성,산량、경도화탄성적예측상대오차분별위1.046％、3.05％화8.49％.
