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Updated: Jun 7, 2026

Preparation of High-Quality Fermented Fish Product
Published on: August 23, 2019
龙江盐的配方和工艺优化:基于盐猪肉的颜色和风味的ANN-GA优化
Qi Yu1,2, Min Zhang1,3, Dayuan Wang1,2
1State Key Laboratory of Food Science and Resources, School of Food Science and Technology, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu, China.
这项研究使用人工神经网络多目标遗传算法 (ANN-MOGA) 优化了龙江盐水,显著改善了盐水猪肉.
科学领域:
- 食品科学与技术 食品科学与技术
- 计算化学的计算化学
- 过程优化 过程优化
背景情况:
- 传统的实证方法与龙江盐水的复杂成分作斗争.
- 优化盐水的配方和加工对于产品质量至关重要,包括风味和颜色.
- 需要先进的计算工具来处理食品系统中的多变量优化.
研究的目的:
- 开发和验证一个人工神经网络与多目标遗传算法 (ANN-MOGA) 结合起来,以优化龙江盐水.
- 为了同时增强风味化合物,颜色参数和盐水处理过程.
- 评估ANN-MOGA模型在改善盐猪肉质量的实际应用.
主要方法:
- 开发一个人工神经网络 (ANN) 模型.
- 将ANN与多目标遗传算法 (MOGA) 集成,以实现同时优化.
- 盐猪肉的验证实验重点关注颜色,风味和味道.
主要成果:
- 在ANN-MOGA优化参数:2.57%的干,1.10%的食物焦糖,和4.41小时的水时间.
- 优化盐猪肉显示显著改善:颜色评分 (+5.32%),风味 (+9.69%),味道 (+4.87%),和整体接受度 (+9.10%).
- 与单一目标优化的比较强调了综合方法的好处.
结论:
- 该ANN-MOGA是优化复杂的盐水配方和盐水处理过程的有效工具.
- 这种计算方法可以显著改善盐猪肉的感官属性和整体质量.
- 该方法可用于优化食品工业中各种复杂的盐水系统.
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