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mlp 参数调优

基于

RSM

和

MLP-ANN

的草莓果浆超声酶解参数优化

丛嘉昕

1

，宋江峰

2

，李大婧

2

，刘春泉

2

，包怡红

1

【摘

要】

摘要：为提高草莓果浆品质，本试验研究了复合酶添加量、超声功率

和酶解时间对草莓果浆可溶性固形物含量

(SSC)

和花色苷含量的影响，通过中心

组合试验设计，利用响应面模型

(RSM)

和多层感知神经网络模型

(MLP-ANN)

对

草莓果浆超声酶解工艺参数进行优化，并比较

2

种模型的预测效果。结果表明，

复合酶添加量和酶解时间对草莓果浆

SSC

影响显著，酶解时间和超声功率对草

莓果浆花色苷含量影响显著；

RSM

和

MLP-ANN

模型对草莓果浆

SSC

和花色

苷含量预测的

RMSE

分别为

0.269

8

、

0.675

8

和

0.038

7

、

0.007

7

，决定系

数

(R2)

分别为

0.937

4

、

0.928

2

和

0.984

7

、

0.999

4

，

MLP-ANN

模型的预

测能力优于

RSM

模型；采用

MLP-ANN

模型优化得到的超声酶解法制备草莓

果浆的最佳工艺条件为：复合酶添加量

0.06%

，超声功率

180

W

和超声时间

30

min

，在此条件下，草莓果浆的

SSC

为

10.2%

，每

100

g

草莓果浆花色苷

含量为

13.46

mg

。与未经超声酶解的果浆相比，

SSC

提高

1.12

倍，花色苷含

量提高

2.35

倍，故超声酶解法可有效提高草莓果浆品质。

【期刊名称】

江苏农业学报

【年

(

卷

),

期】

2018(034)006

【总页数】

8

【关键词】

草莓；超声酶解；响应面；神经网络模型

丛嘉昕，宋江峰，李大婧，等

.

基于

RSM

和

MLP-ANN

的草莓果浆超声酶解参

数优化

[J].

江苏农业学报，

2018

，

34(6)

：

1354-1361.

基金项目：农业部公益性行业

(

农业

)

科研专项

(201503142-05)

本文标签： mlp 参数调优

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