一个机器学习模型来重新定义面包产品的保质期概念:PDO酸面粉作为技术保存模型
Andrea Marianelli1, Cecilia Akotowaa Offei1,2, Monica Macaluso1
1Department of Agriculture, Food and Environment, University of Pisa, Via del Borghetto 80, 56124 Pisa, Italy.
使用统计和机器学习 (ML) 模型的客观方法可以准确预测面包的保质期 (SL). 这种方法通过优化储存温度和改造大气包装来显著扩展SL,识别实时质量控制的关键化学因素.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 统计建模 统计建模
背景情况:
- 传统的制品保质期的确定依赖于主观的感官评估,阻碍了客观评估和技术进步.
- 开发数据驱动的框架对于提高保质期研究的可预测性和一致性至关重要.
研究的目的:
- 建立一个客观的,数据驱动的框架,用于识别和量化面包保质期的决定因素.
- 整合统计和机器学习 (ML) 方法,以准确预测保质期.
主要方法:
- 使用2x2x2的因数设计生产面包,不同的发酵,温度和包装.
- 在储存期间持续监测物理化学和大气参数.
- 开发并验证了一种通用线性模型 (GLM) 用于二进制分类,使用十倍交叉验证.
主要成果:
- 存储温度和改性大气层包装被确定为影响保质期的主导因素.
- 在最佳条件下 (4°C+ATM) 将保质期延长至54天 (100%的成功率),而在环境环境下为16天.
- 总体而言,GLM的准确度达到了89% (92%AUC),确定了pH和总可定位酸度 (TTA) 作为关键预测指标.
结论:
- 集成的ANOVA-GLM框架为客观的保质期预测和实时质量控制提供了一个强大的和可扩展的工具.
- 实现了3.3倍的保质期延长和92%的预测准确度.
- 防腐剂的有效性由化学酸度介导,为食品防腐策略提供了新的见解.
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