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41.
乳清蛋白质浓缩物的流变学性质 总被引:2,自引:0,他引:2
本研究以3种工业化生产的乳清蛋白浓缩物(WPC)的再制溶液为对象,测定其不同条件下的流动特性,即在剪切速率3~1321/sec、温度5~65℃、总固形物浓度5~40%,pH3~10等条件下,溶液的剪切应力与剪切速率和剪切应力与剪切时间的关系。WPC溶液的流变学行为与溶液的浓度、温度、pH有关。在多数实验条件下,WPC溶液具有假塑性液体性质,可以用幂律模式(power law module)来表示,在极端条件下,溶液的流动特性则接近牛顿液体或塑性液体。 相似文献
42.
牛奶中的蛋白质含量会影响牛奶的品质,利用高光谱图像的光谱特征信息研究对牛奶蛋白质含量预测的可行性。本文提出一种基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)结合多层前馈神经网络(back propagation, BP)的预测建模方法,实验以含有不同浓度蛋白质的牛奶为对象,利用可见光/近红外高光谱成像系统共采集到5种牛奶共计250组高光谱数据,通过实验对比选择采用标准化方法对获取到的吸收光谱预处理,然后采用CARS结合SPA筛选特征波长,得到18个特征波长,建立CARS-SPA-BP模型,经过试验,CARS-SPA-BP模型的训练集决定系数和测试集决定系数R;和R;分别达到0.971和0.968,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和测试集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)达到了0.033和0.034。研究发现,采用CARS结合SPA筛选的牛奶特征波长建立的多层前馈神经网络模型,其模型预测结果与全波长建模相比并没有明显降低,因此将CARS结合SPA用于波长筛选并且结合BP神经网络基本可以完成对牛奶蛋白质含量的预测。为验证CARS-SPA-BP模型的预测能力,在相同数据环境下,使用较为传统的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)进行建模,实验结果表明,CARS-SPA-BP相较于PLSR,R;和RMSEP均有明显提升。研究表明,CARS-SPA-BP可充分利用牛奶光谱特征信息实现较高精度的牛奶蛋白质含量检测。 相似文献
43.
44.
复合氨基酸调味液生产技术王章存郑州轻工业学院食工系450003王浩河南科委农村扶贫办复合氨基酸调味液是以蛋白质作原料,经酸水解而成的具较高营养价值和特殊风味的调味品。早在五十年代,以植物蛋白经酸水解的液体调味料曾被称为化学酱油,当时由于所用盐酸杂质多... 相似文献
45.
添加赖氨酸和蛋氨酸对面包理化特性的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
本试验探讨了添加不同量赖氨酸和蛋氨酸对面包理化特性的影响。结果表明:添加氨基酸处理的面包蛋白质含量、面粉吸水率、面团弹性和延伸性比对照处理均有明显增加,但碳水化合物含量下降;面包的理化特性有明显改善。 相似文献
46.
小米中蛋白质含量和质量都比较高,经干法高温高压熟化、蛋白质和淀粉大分子结构部分降解,更有益于人体吸收,配以五种坚果仁、奶粉、蛋黄粉、枸杞等多种辅料,某些营养素进行必要的强化,制成营养、方便、香甜味美的冲调糊产品,为市场提供一种针对性较强的营养保健食品。 相似文献
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