热辅助超声波处理对豆腐干杀菌工艺优化及效果

选取超声功率、超声时间、温度为考察因素,以细菌总数降低对数值、ΔE、L*、a*、b*、硬度、咀嚼性、回复性、弹性、内聚性及蛋白质含量为考察指标,进行BoxBenhnken试验,利用因子分析筛选出豆腐干品质的特征指标,建立模型并优化得出最佳工艺参数。结果表明,豆腐干品质特征指标为咀嚼性、色差和回复性,建立的细菌总数降低对数值及豆腐干品质特征指标的模型能用于分析和预测加工参数对豆腐干杀菌效果及品质的影响;豆腐干热辅助超声波杀菌的最佳工艺参数为时间90min、超声功率876W、温度78℃。热辅助超声波处理具有温度低、杀菌效率高、可较好地保持豆腐干质地和色泽的优点。     

近红外光谱技术结合神经网络检测苹果咀嚼性

以不同储藏期的135个苹果样品为研究对象,对其近红外光谱数据进行预处理并通过主成分分析法提取光谱特征,采用人工神经网络技术建立苹果咀嚼性的近红外光谱检测模型。结果表明,对苹果光谱咀嚼性的最佳光谱预处理方法是加权多元散射处理(WMSC)的光谱散射处理方法和"2441"的数学处理方法,通过主成分分析法提取3个主成分作为原始信息的特征变量,建立苹果咀嚼性检测的人工网络模型结构为3—16—1,模型对验证集预测的决定系数为0.992 4,均方根误差为0.000 108 2。近红外光谱技术能对苹果咀嚼性进行快速、无损预测。