对比研究响应面法和BP神经网络-粒子群算法优化调理松板肉加工工艺.pdf

本文对比研究了响应面法和基于BP神经网络的粒子群算法在优化调理松板肉加工工艺中的应用。调理松板肉是一种受消费者欢迎的猪肉制品，由于其独特的口感和营养价值，具有广阔的市场前景。然而，传统加工方法存在渗透不均、失重、色泽不佳和易腐败等问题。 响应面法（RSM）是一种统计学方法，常用于实验设计和数据分析，通过建立数学模型来优化多因素过程。在本研究中，RSM被用来确定超声-真空协同处理的最佳工艺参数，如液肉百分比、超声功率和真空度。经过优化，得到的最佳工艺条件为液肉百分比48.10%，超声功率246.04 W，真空度61.11 kPa，预测成品率为94.82%，验证结果为92.84%，相对误差为2.09%。 另一方面，BP神经网络结合粒子群算法（PSO）是一种融合了深度学习和优化算法的方法。BP神经网络能处理非线性关系，而PSO则用于全局优化，寻找最佳网络参数。研究中，BP神经网络-粒子群算法得出的最佳工艺为液肉百分比51.00%，超声功率235.36 W，真空度66.11 kPa，预测成品率为95.48%，验证结果为94.96%，相对误差仅为0.54%。 对比两种方法，BP神经网络-粒子群算法在优化调理松板肉成品率上表现更优，误差更小，这表明在食品加工领域，此类智能算法具有更广泛的应用潜力。该研究不仅为食品加工工艺的优化提供了一种新的高效工具，也为食品科学研究带来了新的思路。 超声-真空协同处理是一种创新的技术，利用超声波的空化效应加速腌制过程，真空则通过流体动力学和变形松弛现象提高腌制效率。这种组合技术可以改善肉质结构，提高成品率，并减少腌制时间，适合大规模工业化生产。 这篇研究展示了如何利用先进的数据建模和机器学习技术来优化食品加工工艺，特别是在调理肉制品领域。响应面法和BP神经网络-粒子群算法都是有效的工具，它们可以帮助研究人员和工程师更好地理解和控制复杂的食品加工过程，从而提升产品质量，降低成本，满足消费者的需求。在未来，类似的智能算法和技术有望在食品工业中发挥更大的作用，推动行业向更高效、更可持续的方向发展。