基于响应面和人工神经网络-遗传算法优化鲜切萝卜光动力杀菌工艺.pdf
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1、 南京农业大学学报():/.:./.收稿日期:基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金()江苏现代农业产业技术体系项目()作者简介:阮斯佳硕士研究生通信作者:彭菁讲师博士研究方向为农产品加工与综合利用:.阮斯佳赵欣欣王燕等.基于响应面和人工神经网络遗传算法优化鲜切萝卜光动力杀菌工艺.南京农业大学学报():.():.基于响应面和人工神经网络遗传算法优化鲜切萝卜光动力杀菌工艺阮斯佳赵欣欣王燕柳李旺屠康彭菁(.南京农业大学食品科学技术学院江苏 南京.南京农业大学园艺学院江苏 南京)摘要:目目的的 本文旨在寻找有效建模方法以预测基于姜黄素介导的光动力技术()对鲜切萝卜的杀菌效果优化其杀菌工艺 方方法法
2、 以白萝卜为材料通过单因素试验及中心组合试验设计探讨姜黄素浓度、光照时间、光照强度以及孵育时间对鲜切萝卜光动力杀菌的影响 在此基础上分别选用响应面法()和人工神经网络遗传算法()构建光动力杀菌模型 结结果果 单因素试验及中心组合试验结果表明影响鲜切萝卜光动力杀菌的主要因素从大到小依次为光照强度、光照时间、姜黄素浓度、孵育时间 通过验证试验及模型参数分析发现基于 和 方法构建的模型均能对杀菌效果进行较为准确预测且后者预测能力优于前者 通过 法确定鲜切萝卜的最佳杀菌工艺为:姜黄素浓度 光照强度 光照时间.孵育时间.此时可获得较好的品质保留(维生素、总酚含量分别为.、.)结结论论 法可以全面、有效、
3、准确地预测基于姜黄素介导的光动力技术对鲜切萝卜的杀菌效果可为提高光动力技术在食品杀菌领域的应用提供理论基础关键词:光动力技术鲜切萝卜杀菌效果人工神经网络遗传算法响应面法中图分类号:.文献标志码:文章编号:()(.):().()().第 期阮斯佳等:基于响应面和人工神经网络遗传算法优化鲜切萝卜光动力杀菌工艺 .:鲜切蔬菜是一种经过挑选、清洗、切分、杀菌等处理制成的可食用方便产品 随着生活水平的改善以及环境、健康意识的提高鲜切蔬菜越来越受到消费者青睐 萝卜作为我国产量处于领先地位的蔬菜作物富含维生素和碳水化合物具有抑菌、抗癌等食疗价值 除了鲜食菜用、油用以及加工成腌制食品萝卜也可生食并且鲜切萝卜新
4、鲜、方便卫生、营养价值高可以满足消费者快节奏的生活需求 由于萝卜的肉质根较大在食用或者加工前需要进行清洗、去皮及机械切割等繁琐工序 但鲜切处理会导致营养物渗出、表面易滋生微生物、加剧腐败等问题 因此探究一种能够有效抑制鲜切萝卜微生物的杀菌技术尤为重要光动力技术()作为一种非热杀菌技术其杀菌原理是通过特定光源的能量激发光敏剂通过 种不同的光氧化反应机制(型和型)变成三重激发态的光敏剂其中型机制为氧分子通过电子的转移进行光化学反应而型机制通过光敏剂将其能量与氧分子相互作用发生反应在这个反应过程中会产生大量可杀伤微生物细胞的活性氧分子导致微生物细胞发生氧化损伤从而达到杀灭微生物的作用 技术最初应用于
5、医学领域近几年逐渐发展并应用于食品杀菌领域是一种新型食品冷杀菌技术 等研究证实姜黄素介导的 对新鲜水果表面细菌具有灭活作用对大肠杆菌和细菌总数的灭活率均达到 以上并将葡萄的货架期延长了 技术在鲜切果蔬上(包括马铃薯、哈密瓜、苹果等)也均取得了较好的杀菌效果 然而光动力处理对鲜切萝卜的杀菌研究尚未见报道优化杀菌工艺是研究和发展光动力技术在食品杀菌中应用的必要步骤 响应面法()是一种评估、优化多变量工艺参数及过程的统计方法较为广泛地适用于食品加工领域 响应面法通过试验能快速筛选出既定范围内最优工艺但存在局部优化精确度低的缺点 近年来随着人工智能技术的兴起人工神经网络()作为其中的核心技术备受关注
6、是一种能够不断学习并适应非线性关系的复杂数学模型通常用于模拟生物神经网络和处理信息适用于复杂工艺过程的预测和建模克服了人工或统计方法难以解决的问题常与遗传算法结合使用来获得最优解 遗传算法()是一种基于达尔文的遗传进化理论采用遗传算子以找到解决问题的最佳方案在食品领域已有应用 目前人工神经网络和遗传算法的结合已被应用于葡萄酒、李果实以及槟榔青果汁等食品品质的优化和预测上其结果往往比回归模型更精准 因此本研究以姜黄素为光敏剂对鲜切萝卜进行光动力杀菌基于 法和 法优化其杀菌参数包括光照功率、光照时间、孵育时间、光敏剂浓度等并在此基础上比较 种优化方法的建模效果并对产品主要品质进行评估以期获得最佳的
7、光动力杀菌工艺 材料与方法.材料与仪器供试材料为白萝卜品种南春白 号()采自江苏省泰兴市国家现代农业产业园 新鲜萝卜拔起后(不清洗)运输至实验室姜黄素(纯度)购于 生物科技公司定制的 蓝光光源(波长为 灯管长度为.灯管功率为 )购于贵翔有限公司恒温恒湿箱购于施都凯仪器设备有限公司高速冷冻离心机购于 公司紫外分光光度计购于日本岛津公司 型色差计购于日本柯尼卡美能达公司 切片机购于广州乐杰电器有限公司.试验方法.样品制备 挑选表面无机械损伤、无病害的大小均一成熟度相近的新鲜白萝卜自来水清洗后用紫外灭菌的不锈钢削皮刀去皮在切片机上切分成厚度约 、直径约 的切片备用 每组样品 片每个处理重复 组.光动
8、力杀菌处理 准确称取.姜黄素加入至无水乙醇中溶解定容至 混匀配制成南 京 农 业 大 学 学 报第 卷 的姜黄素母液转移至棕色玻璃瓶于 储存待用 将鲜切萝卜置于灭菌后的烧杯中加入稀释后的姜黄素溶液避光孵育 孵育结束后取出并快速沥干水分置于无菌培养皿中并采用 蓝光光照 以上处理均经过消毒.单因素试验设计 以鲜切萝卜的菌落总数为因变量分别考察姜黄素浓度、光照强度、光照时间和孵育时间对于鲜切萝卜菌落总数的影响以未经处理的鲜切萝卜作为对照 在预试验的基础上固定光照强度为 光照时间为 孵育时间为 考察不同姜黄素浓度、对鲜切萝卜的影响并挑选出最佳处理浓度固定光照时间为 孵育时间为 及最佳姜黄素处理浓度考察
9、不同光照强度为、对鲜切萝卜的影响固定孵育时间为 、最佳姜黄素处理浓度及最佳光照强度考察不同光照时间为、对鲜切萝卜的影响 固定其余条件为最佳处理条件考察孵育时间为、对鲜切萝卜的影响.中心组合()试验设计 根据于金珅等的研究结果影响光动力杀菌效果的因素包括姜黄素浓度、光照强度、光照时间和孵育时间 结合单因素试验结果选定以姜黄素浓度()、光照强度()、光照时间()以及孵育时间()为自变量采用 设计因素水平试验见表 试验组共 组其中包括 个中心点 个析因点每组试验重复 次表 试验设计因素与水平 ()因素 水平 姜黄素浓度 ()光照强度 ()光照时间 ()孵育时间 ().优化模型.响应面()模型建立 基
10、于 的试验数据均值进行响应面建模得到如下公式:()式中:表示方程响应值菌落总数()是常数、分别为一次项系数、二次项系数和交互项系数和 为试验的自变量因素(、)采用 .软件对 试验结果进行方差及回归分析.人工神经网络()模型建立 通过人工神经网络研究不同因素对光动力杀菌效果的影响模型的建立使用 软件中的 工具箱采用三层 神经网络建模即包括输入层、隐藏层和输出层 其中姜黄素浓度、光照强度、光照时间和孵育时间为输入变量以测定的鲜切萝卜菌落总数为输出变量建立 模型 已有研究表明试验设计合理时使用小样本数据建立模型可以保证模型的准确性 本研究使用了 个样本来构建 模型使得样本量与构建 模型保持一致 模型
11、的训练使用 训练算法隐含层和输出层的传递函数分别为 函数和 函数 模型的开发是通过将表 中的数据集随机分成 组来进行的:用于训练用于测试用于验证从而完成 的自我适应、自我学习训练和预测并寻找到最优模型.基于 的 寻优 基于.节构建的 结果将其与 结合对光动力杀菌的参数寻优 运行 软件中的 优化工具 选择 变量数为 函数选择最佳拟合设置最大遗传迭代数为 其余均保持默认值 运行后得到迭代的平均适应度变化结果以此寻找到光动力杀菌条件的最优值.模型验证及比较 为了检验模型的有效性和准确度必须验证基于 模型和 模型下优化的光动力技术的杀菌条件的杀菌效果实际值与预测值的差异 使用模型的决定系数()、均方根
12、误差()、绝对平均偏差()、偏差因子()、准确度因子()等评估指标来评估 个模型的预测能力具体公式如下:()第 期阮斯佳等:基于响应面和人工神经网络遗传算法优化鲜切萝卜光动力杀菌工艺 ()()()()()()式中:为第 组的试验值为第 组的预测值 为所有试验值的平均值 为试验组数.指标测定菌落总数测定参照文献维生素 含量测定采用钼蓝比色法总酚含量测定采用福林酚法利用色差仪对鲜切萝卜表面色泽进行测定 采用 表色系统记录样品、和 值随机取样并重复 次测定取平均值按照公式()计算色差 其中、和 为新鲜的鲜切萝卜颜色均值()()()().数据统计采用 软件进行单因素方差分析()选择邓肯法用于检验不同组
13、样本之间差异显著性(.)软件绘制图表.进行 设计并构建响应面模型 构建 模型并使用 优化图 不同姜黄素浓度()、光照强度()、光照时间()和孵育时间()为对鲜切萝卜的光动力杀菌效果 ()()()()()不同字母代表各组数据有显著差异(.)为未经处理的样品 为未经该因素处理但经过其他因素处理 (.).结果与分析.单因素试验由图 可见:个因素对鲜切萝卜表面微生物的光动力杀菌效果均有显著性影响(.)由图 可见:孵育时间为 时菌落总数显著降低至.孵育时间为 和 时杀菌效果更好 孵育时间长短决定了光敏剂与细菌的结合情况孵育时间过长对正常机体细胞可能损伤因此 设计中控制孵育时间在 以内.中心组合()试验结
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