采用神经网络和支持向量机预测啤酒中乙酸含量

啤酒中的乙酸大多是酵母在发酵过程中产生的。乙酸含量对啤酒风味的影响显著,尤其是含量高于闽值时。因此,控制乙酸的含量对保证啤酒风味一致性非常重要。在本项研究中,采用人工神经网络和支持向量机（SVM）来预测啤酒发酵结束时的乙酸含量。啤酒发酵过程参数和啤酒中乙酸含量之间的关系采用偏最小二乘（PLS）回归法、反向传播神经网络（BP—NN）、径向基函数神经网络（RBF—NN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行建模。本研究中所使用的数据来自同一品牌啤酒的146个生产批次。LS—SVM和RBF预测乙酸含量要优于RBP—NN和PLS。对比RBF—NN和LS—SVM,RBF—NN构建的模型可靠性更好,但预测的准确性要低一些。SVM有较好的泛化性,但是模型的可靠性较低。总之,在这项研究中,预测大生产啤酒发酵中的乙酸含量时,LS-SVM模型要优于RBF。     

降低啤酒中乙酸含量的初步研究

啤酒中的乙酸主要来自麦芽及发酵过程。不同品种和制麦工艺制作的原料麦芽中乙酸含量有较大差异。麦汁浓度与麦汁pH值的升高均使乙酸增加，尤以后者的影响更显著。发酵前期，乙酸含量不断减少，在后酵过程中到达最低值后缓慢上升，最后趋于稳定。另外，在保证煮沸麦汁质量的前提下，增加煮沸时间和强度能大量减少乙酸含量。空气洗涤处理对麦汁中乙酸量的降低也有明显影响。     

影响啤酒中乙酸含量的工艺因素

酸类是啤酒中主要的呈味物质,适量的酸能赋予啤酒柔和清爽的口感,同时又对啤酒的缓冲体系产生影响,啤酒的缓冲性与啤酒的外观稳定性、泡沫稳定性、抗老化能力等质量相关;但是过量的酸又会令啤酒口感粗糙不协调,因此酸类物质含量应该控制在适宜的范围内。近年来啤酒原麦汁浓度呈下降趋势,低度啤酒易出现酸感露头、苦味粗糙等缺陷,因此人们已越来越关注有机酸的含量。传统分析指标总酸与pH的控制已远远     

啤酒酿造工艺对乙酸生成量的影响

采用正交试验的方法研究不同糖化操作条件对最终发酵液中乙酸含量的影响.通过改变辅料比、糖化工艺及钙酸添加量等条件,发现糖化工艺和辅料比都显著影响发酵液中乙酸含量.对最终发酵液中乙酸含量与麦汁指标、发酵过程控制指标和发酵液理化及风味指标做了相关性分析,发现发酵液乙酸含量与升压时间呈显著正相关.     

啤酒中乙酸及其影响因素分析

本文从麦芽、原辅料配比及pH等糖化条件、麦汁煮沸和发酵工艺等方面对啤酒乙酸的影响因素进行了分析和讨论,同时阐述了发酵过程中乙酸的形成和变化,提出了控制乙酸含量的措施。     

啤酒中乙醛含量的影响因素及控制

本文分析了啤酒中醛类物质的生成途径，从原料、麦汁、酵母菌种、发酵控制等四个方面．论述啤酒中乙醛生成的影响因素，指出控制乙醛生成的措施。     

氧对啤酒麦汁的影响及控制方法

麦汁氧化使生产出的啤酒感官质量下降，避免氧化的主要措施四条。     

啤酒乙酸的来源、形成机理、影响机制的研究及基于人工神经网络的预测模型

乙酸是啤酒中一种非常重要的有机酸，啤酒中乙酸含量高是引起啤酒偏酸的主要原因之一。本文系统的研究了乙酸理化性质，比较了液相色谱法与离子色谱法测定啤酒中的乙酸；报道了乙酸在啤酒酿造过程中含量的变化，并以大米为辅料，研究了下料温度、辅料比对乙酸生成的影响；运用响应面分析法，优化了主要发酵工艺参数。并建立了基于神经网络的乙酸预测模型，仿真结果与未参加训练的测试样本的真值相关性很好，相关系数为0．996。     

影响啤酒风味的几种主要物质及控制方法

影响啤酒风味的几种主要物质及控制方法蒋明君姜虹孙劲楠（齐齐哈尔明月企业集团有限公司）啤酒是一种营养丰富的清凉饮料，其风味由于所采用的原料、酿造方法、设备情况等方面的不同，口味有不同的风格。影响风味的因素很多，主要决定于风味物质及工艺控制的风味物质多少...     

影响啤酒口味的因素及其控制

本文分析了影响啤酒口味的因素，并结合生产实际，提出如何控制这些因素，防止啤酒产生不良口味。     

啤酒污染乳酸菌PCR引物的设计与验证

根据细菌16SrDNA序列的特点,对啤酒中常见污染乳酸菌16SrDNA序列进行分析,设计合成了针对啤酒污染乳酸菌的特征引物。并用该引物对从啤酒厂分离到的7种乳酸菌进行了检测,PCR结果表明该引物能够准确检测到啤酒中常见的乳酸菌。     

纯生啤酒中酸性蛋白酶测定方法的优化

福林酚法测定纯生啤酒中的酸性蛋白酶,对反应系统中的参数进行了优化,优化后的条件为:反应温度37℃、缓冲液pH 5.5、底物用量1 mL、终止液用量2mL、静置时间10min,转速5000 r/min离心15 min,反应后立即显色.优化后酸性蛋白酶活力测定的准确性得到了提高,线性相关系数(R2)从0.9491提高到0.9989.     

啤酒中草酸含量的测定

建立了三氯化钛光度法测定啤酒中草酸含量的方法,测定条件为pH1．5-1．7,检测光波长为400nm;测量范围0．3×10-3-4×10-3mol/L,检出下限0．3×10-3mol／L。结果表明,测定平均回收率为99．6％;而且具有一定的重现性。     

啤酒中酸类物质来源及控制

酸类物质是啤酒的主要风味物质。啤酒中酸类物质的来源有 :①麦芽中的酸 ;②工艺过程调节的外加酸 ;③发酵产生的有机酸。控制啤酒总酸的措施有 :①控制麦汁总酸 ,一般12度啤酒麦汁总酸为1.4～1.5(1NNaOH/100ml麦汁) ;②选择适宜菌株发酵 ;③加强工艺生产管理 ,防止杂菌污染。(孙悟)     

红枣醋饮料工艺研究

本文通过对大枣不同处理条件的单因素试验,确定出制备枣汁的最佳工艺;用正交试验设计出合理的发酵工艺条件;红枣醋经品尝、勾调出富含营养成分、具有预防感冒、消除疲劳、醒酒、降脂等保健功能的饮料。     

醋酸酯淀粉的制备与分析

以玉米淀粉为原料 ,以醋酸乙烯酯为酰化剂 ,研究得到制备醋酸酯淀粉的最佳反应条件为 :m(淀粉 )∶m(醋酸乙烯酯 ) =1 0∶1 ,pH值 9～ 1 0 ,反应温度 2 4℃ ,反应 1h ,得到的产物乙酰基含量 2 .33% ,取代度 (DS) 0 .0 90 ,反应效率 (RE) 47.7%。以醋酸酐为酰化剂 ,在碱性条件下反应制备低取代度的醋酸酯淀粉 ,研究得到最佳反应条件 :m(淀粉 )∶m(醋酸酐 ) =1 0∶1 .5 ,pH值 8.0～ 8.4,反应温度 2 0～ 2 5℃ ,反应 3h ,得到产物乙酰基含量 1 .93% ,DS 0 .0 74,RE 31 .1 %。尝试在不同介质和不同反应条件下制备高DS醋酸酯淀粉 ,研究得到在吡啶中反应DS最高 ,得到的产物乙酰基含量 1 6.90 % ,DS 0 .763,RE 1 5 .0 %。     

食用香精冰乙酸含量的测定误差来源及消除方法

如何提高食用香精冰乙酸含量检测的准确度,使检验工作更加科学准确,必须分析各种误差产生的来源。阐述了误差来源及消除方法,提高了分析结果的准确度。     

苯乳酸和醋酸联用对大肠杆菌的抑菌机理

以大肠杆菌为指示菌,研究了苯乳酸和醋酸的联合抑菌效应及作用机理.首先,联合抑菌指数法与时间-杀菌曲线对苯乳酸与醋酸的联合抑菌效应的评价结果显示,苯乳酸和醋酸对大肠杆菌具有协同抑菌效应.其次,Zeta电位分析表明苯乳酸和醋酸可以协同改变大肠杆菌细胞表面电荷分布.DiSC3(5)荧光探针标记荧光光谱数据显示苯乳酸和醋酸可以...     

Predicting acetic acid content in the final beer using neural networks and support vector machine

Most acetic acid found in beer is produced by yeast during fermentation. It contributes significantly to beer taste, especially when its content is higher than the taste threshold in beer. Therefore, the control of its content is very important to maintain consistent beer quality. In this study, artificial neural networks and support vector machine (SVM) were applied to predict acetic acid content at the end of a commercial‐scale beer fermentation. Relationships between beer fermentation process parameters and the acetic acid level in the fermented wort (beer) were modelled by partial least squares (PLS) regression, back‐propagation neural network (BP‐NN), radial basis function neural network (RBF‐NN) and least squares‐support vector machine (LS‐SVM). The data used in this study were collected from 146 production batches of the same beer brand. For predicting acetic acid content, LS‐SVM and RBF‐NN were found to be better than BP‐NN and PLS. For the comparison of RBF‐NN and LS‐SVM, RBF‐NN had a better reliability of model, but lower reliability of prediction. SVM had better generalization, but lower reliability of model. In summary, LS‐SVM was better than RBF‐NN modelling for the prediction of acetic acid content during the commercial beer fermentation in this study. Copyright © 2013 The Institute of Brewing & Distilling