臭氧在鱼糜制品加工中的应用

臭氧具有杀菌、漂白、脱臭、去除环境中有害气体和毒素等作用,在食品中的应用越来越广泛。文章着重介绍了臭氧在鱼糜制品加工中的应用情况,并对其存在的问题进行探讨。     

淀粉在鱼糜制品中的应用研究进展

鱼糜制品是以鱼糜为原料,加入食盐等辅料经溃擂、成型、凝胶化等过程加工成的水产食品。淀粉由于其持水性强,在保持较好的凝胶特性下可取代部分鱼肉蛋白从而降低生产成本,现已成为鱼糜制品的一个重要外源添加物。该文综述了鱼糜制品及淀粉的分子结构和功能特性,介绍了原淀粉和变性淀粉在鱼糜制品中的应用现状,并提出了目前需重视的问题及未来发展趋势。     

亲水胶体在鱼糜制品中的应用研究进展

鱼糜制品是以鱼糜为主要原料,经过斩拌、擂溃、成型、凝胶化等过程制成的高蛋白、低脂肪的产品。亲水胶体是从植物和海藻中提取或由微生物合成的高分子多聚糖。亲水胶体可改善鱼糜制品中的凝胶特性。亲水胶体对不同鱼种的鱼糜凝胶强度的影响与亲水胶体的种类及其作用方式密切相关。本文综述了鱼糜制品及其凝胶形成的机理、亲水胶体的种类和功能特性,阐述了亲水胶体对鱼糜凝胶特性的作用机理及其在鱼糜制品中的应用现状,并提出未来的研究方向。     

冷冻鱼糜及鱼糜制品生产工艺技术

介绍了冷冻鱼糜生产工艺流程,重点阐述冷冻鱼糜的采肉、漂洗、脱水、添加冷冻变性防止剂等工艺要点。同时,介绍了以冷冻鱼糜为原料生产鱼糜制品的工艺流程,着重阐述了擂溃和凝胶化等工艺要点。     

鱼糜及鱼糜制品中水分研究进展

随着鱼糜加工业的发展,消费者对鱼糜及鱼糜制品的质量要求也越来越高。水分是鱼糜及鱼糜制品中含量最高的营养素,水分含量的高低及其存在状态直接影响鱼糜及鱼糜制品的品质。鱼糜及鱼糜制品中的水分存在状态包括自由水、结合水和不易流动水;影响因素有加工方式和不同添加物,包括漂洗方式、加热方式、超高压、超声法以及淀粉、谷氨酰胺转氨酶、茶多酚、大豆分离蛋白、磷酸盐、谷朊粉;测定方法有常压干燥法、持水力、低场核磁等。本文综述了鱼糜及鱼糜制品中的水分含量及水分存在状态、影响因素及其测定方法,旨在为鱼糜及鱼糜制品品质的控制提供参考。     

营养强化型鱼糜制品研究进展

鱼糜制品是一类以鱼碎肉或鱼糜为原料,经擂溃、成型、凝胶化等过程制成的凝胶状食品.漂洗、冷冻、加热等工艺均导致鱼糜制品不同程度的营养流失.本文首先阐述了造成鱼糜制品营养损失的原因,在此基础上,对通过改善加工工艺减少鱼糜制品的营养流失,以及外源添加物在制备营养强化型鱼糜制品中的应用现状及发展趋势进行介绍,旨在为制备营养强化...     

外源添加物在鱼糜制品中的应用研究进展

近年来,随着渔业和加工技术的发展,我国的鱼糜制品行业取得了长足进展。在鱼糜制品的加工过程中,常常会加入一些外源添加物来改善鱼糜制品的品质,不同添加物对鱼糜凝胶强度和品质的影响与添加物的种类和作用方式密切相关。本文综述了动物源、植物源、微生物源和功能性物质对鱼糜制品凝胶特性、质量和功能特性以及货架期的影响,以期为鱼糜制品添加剂领域的研究提供参考。     

一种基于发明专利的鱼糜制品加工工艺

本文主要介绍高弹性包心奶香鱼糜制品的开发背景及工艺流程、技术特点。通过将内馅料、外皮浆料加入自动成型机中成型,制得包心鱼糜制品,然后将初步成型的包心鱼糜制品再依次通过定型、固型、冷却、急冻、检验、包装、冻藏等工序,加工出一种内馅奶香味浓郁具有高粘弹性、热拉丝效果好,外皮高弹性的鱼糜制品,不仅口感佳,风味浓,还能提升海产品的附加值。     

基于因子分析及BP神经网络的鱼糜挤压膨化产品工艺

文中对11个鱼糜挤压膨化产品属性指标进行了因子分析。结果表明:前5个公共因子可以解释产品属性的89.732%,各因子贡献率分别为47.220%,16.823%,13.346%,6.775%,5.568%。在此基础上,采用BP人工神经网络模拟操作工艺参数对各因子值的影响,并进行了优化,经优化后的工艺参数为挤压机Ⅲ区加热温度172.0℃、螺杆转速219 r/min、喂料速率8.2 r/min。     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。     

BP神经网络在酒精发酵过程建模的应用

运用BP神经网络对酒精的发酵过程进行建模并预测，所建立的模型能够比较精确地模拟菌体生长，底物浓度消耗，以及发酵酒精度等过程的变化。结果表明，基于BP神经网络酒精发酵过程的模拟与预测是实现酒精发酵在线监测的一种可行的手段。     

BP神经网络在毛织物风格评价中的应用研究

评述了人工神经网络和织物风格评价的特点，提出人工神经网络在毛织物风格评价中的工作原理和网络构建方法。基于反向传播神经网络模型(BP)建立了3层网络系统用于处理织物风格信号。经过学习训练，系统具有较强的自适应预测能力。     

BP神经网络模型在纺纱质量预测中的应用

论述了配棉工艺系统中纺纱质量的预测建模与算法实现。通过分析数据仓库的各方面特性，面向纺纱质量设计数据仓库；通过BP算法，对纺纱质量进行网络建模，实现纺纱质量的预测。该系统在某纺织公司运行良好。     

BP神经网络预测上浆率

上浆率是衡量浆纱质量的重要指标之一,在生产过程中受到多种工艺因素的影响,其中主要可控因素为浆液浓度、浆槽温度、浆纱机速度和压浆辊压力。为建立以上4个因素与上浆率之间对应关系的数学模型,保证准确预测上浆率,以纯棉精梳斜纹织物实际生产中的经验数据为训练样本,建立3层BP神经网络系统预测模型,采用Levenberg Marquardt算法,对网络进行反复训练,使其达到预设精度。应用该网络模型对上浆率进行预测,结果表明,预测上浆率与实际上浆率非常接近,可以满足实际生产要求。     

人工神经网络在大学生学习水平测试中的应用

通过将原始分转换为有效标准分,并将各科成绩标准化为无量纲的相对评价值,构建了大学生学习水平非线性评价模型.实例分析表明,该模型可以清除主观因素,较好地对学生的学习水平进行综合评价.     

神经网络优化TG酶在罗非鱼鱼糜中的加工工艺

通过对谷氨酰胺转氨酶(TGase)作用条件(添加量、凝胶温度和凝胶时间)对罗非鱼碎肉鱼糜凝胶强度的影响进行研究,在获得一定实验数据基础上利用得到的人工神经网络(ANN)模型对其工艺进行优化。结果表明:所建立的神经网络模型具有较好的预测能力,可准确地预测TG酶的作用条件与鱼糜凝胶强度的关系,预测值与实验值的相对误差较小(R2=0.9936);罗非鱼碎肉鱼糜的凝胶强度受TG酶的作用条件影响较大,其在实际生产中的最佳条件为:TGase添加量37U/100g鱼糜,作用温度37.5℃,作用时间43min。此条件下,罗非鱼碎肉鱼糜凝胶强度能够达到(9103±725)g·mm,具有较好的作用效果。      

BP神经网络在白酒高级醇生成条件研究中的应用

为了更好的解决白酒生产中高级醇含量问题,采用BP神经网络研究了曲样、加曲量、加水量、加糠量和投料量对高级醇生成量的影响。结果表明:采用BP神经网络建立模型,预测偏差范围在-3.69%～6.39%之间。BP神经网络预测高级醇生成的模型效果较好,能符合实际情况,应用于实际生产中。     

基于改进粒子群算法的平房仓粮温BP神经网络预测模型建立

在传统的BP神经网络预测模型的基础上引入改进的粒子群算法对神经网络中的权值和阈值进行不断优化,针对平房仓内部不同温度监测点处的粮食温度建立预测模型,改进后的粒子群算法拥有更好的局部寻优能力和全局寻优能力,较传统的BP神经网络预测拥有更精确的预测精度,更小的预测误差,使优化后的BP神经网络能快速的从历史粮温中总结平方仓粮温变化规律,实现平房仓粮温的预测。