基于BP神经网络的木糖醇红枣酸奶工艺参数的优化

以木糖醇、发酵枣粉与乳粉混合进行发酵制成木糖醇红枣酸奶,并通过单因素试验设计和正交试验设计对其工艺进行优化,优选出最佳工艺参数。最佳工艺条件为:当发酵枣粉添加量为1%,木糖醇添加量为8%,复合稳定剂添加量为0.4%,发酵剂添加量1%,发酵温度40℃,发酵时间8h。并以正交试验为基础建立了BP人工神经网络模型,该神经网络模型优化结果为:当发酵枣粉添加量为1%,木糖醇添加量为8%,复合稳定剂添加量为0.35%,发酵剂添加量1%,发酵温度40℃,发酵时间8h,优于正交试验设计的最佳工艺条件组合,主要是考虑了因素与因素之间的交互作用。在酸奶发酵过程中,发酵枣粉能在一定程度上缓解冷藏期间因酸度过高而对有益菌的抑制作用,从而使酸奶口感细腻,并且具有独特的红枣风味。

Optimization of process parameters for xylitol and jujube yogurt based on BP Neural Network