高温瞬时α化过程中大米物性变化规律的初步研究和基于神经网络的模型建立

本文将高温瞬时α化技术代替传统蒸煮工艺用于大米的处理。通过对大米在高温瞬时α化处理过程中大米水分含量、淀粉α化率、酶促降解氨基氮含量和总脂肪含量的测定,初步得到了这些参数在处理过程中的变化规律。本文在此基础上,利用人工神经网络技术对这些参数分别建立了模型,经两类数据(训练和未训练)的验证和评估,其结果表明所建立的模型能够较高精度的预测参数的变化趋势,较好地建立了操作条件和大米参数之间的对应关系。

大米在高温瞬时α化过程中物性变化规律的初步研究

将高温瞬时α化技术代替传统蒸煮工艺用于大米的处理。通过对大米在高温瞬时α化处理过程中大米水分含量、淀粉α化率、酶促降解氨基氮含量和总脂肪含量的测定,初步得到了这些参数在处理过程中的变化规律。