基于模糊感官评价法优化黄秋葵籽粕饼干工艺研究

秋葵籽粕为秋葵籽榨油后的副产物,其中含有丰富的蛋白质、膳食纤维等营养物质。为加强秋葵籽资源的综合利用,以秋葵籽粕粉和低筋面粉为主要原料,以适量的黄油和糖粉为辅料来制取饼干。结合模糊感官评定法,经过单因素试验和正交试验,得出秋葵籽粕饼干的最优配方如下:以面粉添加量为100%计,白砂糖添加量为25%,秋葵籽粕粉添加量为30%,黄油添加量为15%,奶粉添加量为25%,在此配方下制得的秋葵籽粕饼干口感酥脆,甜度适宜,营养丰富。秋葵籽粕的加入不仅改善了饼干的风味,也丰富了人体获得优质蛋白的来源。提高了秋葵籽的综合利用率,为秋葵的综合利用提供了技术参考依据。

复合酶法提取黄秋葵籽油的工艺优化及抗氧化性能研究

以黄秋葵籽为原料,对酶法萃取黄秋葵籽油的最优工艺进行探索研究并研究其抗氧化性。首先,通过对酶制剂的筛选,选用纤维素酶+酸性蛋白酶(1∶1)复合酶作为水解酶。再结合单因素实验探索不同因素对黄秋葵籽油提取率的影响。在此基础上,采用Box-Behnken响应面优化设计三因素三水平试验,根据回归分析得出水酶法萃取黄秋葵籽油的最佳条件为:酶解温度55℃、酶解pH为4.0、料液比1∶4、酶添加量为4.25%、酶解时间为3.25 h。在此条件下,黄秋葵籽油的提取率为(56.56±0.58)%。抗氧化能力测试结果表明:秋葵籽油对DPPH自由基和ABTS自由基均有一定的清除能力,其中当秋葵籽油浓度为50 mg/mL时,对DPPH自由基的清除能力可达到95.25%,与相同浓度下,VC对DPPH自由基清除能力接近。该研究为黄秋葵籽油的水酶法提取工艺提供了理论支持和技术依据,为黄秋葵籽资源的综合利用提供参考。

基于ELO体系的学科竞赛排名模型优化研究

随着越来越多的高校学生投入到学科竞赛中,急需对参与竞赛的选手进行公开、透明且有效的评分和选拔。先将ELO评分系统从双人博弈拓展至多人,考虑到多人ELO评分系统收敛速度慢,引入定位赛的机制,通过定位系数使选手分数快速收敛,保证可靠性,并通过排名优化、机遇优化解决比赛排名和选手实力严重不符的问题,采用膨胀优化解决ELO评分系统总分数不断膨胀的问题。针对模拟数据和团队数据的实验结果表明优化的ELO评分系统在实际运用中能较为精准的反应选手的水平,在极端情况下的稳定性较好。

响应面优化秋葵葛根复合营养粉的工艺研究

以秋葵、葛根、脱脂乳粉为主要原料,制备秋葵葛根复合营养粉。首先以可溶性固形物含量为指标,对秋葵浆酶解处理后进行喷雾干燥制粉,采用单因素和正交试验法探讨果胶酶酶解温度、时间、酶添加量对秋葵浆酶解效果的影响,得出秋葵浆最佳酶解条件为酶解温度45℃,酶解时间50 min,酶添加量0.10%,酶解pH为3.5。再以感官评分为评价依据,采用Box-Behnken响应面优化工艺,得出秋葵葛根复合营养粉的最佳配方为:秋葵粉添加量33.08%,葛根粉添加量19.2%,脱脂乳粉添加量23.85%,木糖醇添加量23.85%。此配方下制得营养粉感官评分为90.8分,风味优良,冲调性好最好,为秋葵葛根产品深加工提供理论依据。