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

摘要 为优化调理松板肉加工工艺,提升松板肉品质,采用超声—真空协同处理以提升肉的质构特性和成品率。在单因素的基础上,应用Box-Behnken试验设计,对比分析响应面法和BP神经网络—粒子群算法对调理松板肉成品率的影响。试验结果表明,响应面法优化的超声—真空协同处理最佳工艺为液肉百分比48.10 %、超声功率246.04 W、真空度61.11 kPa,成品率理论预测值为94.82 %,验证值为92.84 %,相对误差值为2.09 %。BP神经网络-粒子群算法分析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,成品率理论预测值为95.48 %,验证值为94.96 %,相对误差值为0.54%。BP神经网络-粒子群算法优化出的成品率更高,误差更小,说明该方法在食品加工领域应用前景更广阔,同时也为食品研究提供了新思路