基于BP神经网络的UHT纯牛奶包装货架期预测

为探究初始蛋白质与脂肪含量、贮藏温度对UHT纯牛奶包装货架期的影响,以三种UHT纯牛奶为研究对象,试验测定23、30和37℃贮藏过程中样品褐变指数、蛋白水解度指标。将数据集整合,根据其在预测集上的表现确定具体的输入参数,开展基于BP神经网络的UHT纯牛奶包装货架期预测。结果表明,BP神经网络模型对UHT牛奶褐变指数、蛋白水解度指标的拟合度为0.9412、0.9527,相较于传统多元线性回归模型的0.8799和0.9211,经优化隐含层神经元数的BP神经网络模型对UHT纯牛奶贮藏期间的特征指标变化预测精度更高,为不同配方UHT纯牛奶货架期的快速准确预测提供技术支持。

初始脂肪含量对超高温灭菌牛奶贮存品质变化及货架期的影响

该文旨在研究初始脂肪含量、贮存温度对超高温灭菌(ultra high temperature sterilized,UHT)牛奶贮存期间的品质变化及货架期影响规律。对23、30、37℃无光照贮存过程中不同初始脂肪含量UHT纯牛奶的色泽、蛋白水解度、羰基含量进行分析,比较各指标对感官评分的Pearson系数,应用Arrhenius方程等建立货架期预测模型。随着贮存时间的延长、贮存温度的升高,样品的褐变指数、蛋白水解度、羰基含量均随之提高,而感官评分值降低;将感官评分和其他指标进行Pearson相关性分析筛选出褐变指数作为反映其品质变化的关键指标,建立基于初始脂肪含量和贮存温度影响的货架期预测模型,模型预测值与实际货架期验证比较,相对误差小于10%。所建预测模型可有效预测无光照下不同初始脂肪含量UHT牛奶货架期。

温度与光照作用下超高温灭菌牛奶特征风味的变化及评价

为研究贮存温度和光照作用下超高温灭菌(ultra-high temperature,UHT)牛奶的特征风味变化,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法检测产品挥发性风味成分,结合描述性感官评价,应用正交偏最小二乘判别分析法和熵权法确定了主要特征风味与特征物质对应关系,分析温度和光通量对不同配方UHT牛奶风味变化的影响,建立基于初始不饱和脂肪酸量、温度、光通量影响的UHT牛奶特征风味综合分析模型。研究成果为不同配方UHT牛奶品质控制等提供理论支撑。