基于响应面和神经网络模型优化鱼油脱色工艺

作     者：郑飞洋 戴志远 尹雪莲 崔益玮 Zheng Feiyang;Dai Zhiyuan;Yin Xuelian;Cui Yiwei

作者机构：浙江工商大学海洋食品研究院杭州310012 浙江省水产品加工技术研究联合重点实验室杭州310012 

出 版 物：《中国食品学报》 (Journal of Chinese Institute Of Food Science and Technology)

年 卷 期：2023年第23卷第3期

页      面：249-259页

核心收录：

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 083202[工学-粮食、油脂及植物蛋白工程] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0703[理学-化学] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFC0311204)。 

主　　题：鱼油 脱色 RSM模型 ANN模型 优化 

摘      要：为优化鱼油的脱色工艺,首先通过单因素试验确定脱色效果最佳的固体吸附剂,其次探究脱色温度、固体吸附剂添加量、脱色时间对鱼油脱色率的影响。在此基础上,采用Box-Behnken(BB)试验设计对鱼油脱色条件进行优化,并对BB试验结果进行响应面法(RSM)和人工神经网络(ANN)分析。结果表明:活性白土的脱色效果最佳,随着脱色温度、固体吸附剂添加量、脱色时间的增加,脱色率呈先上升后下降的趋势;RSM和ANN模型的相关系数r、决定系数R^(2)、均方根误差RMSE、均方差MSE值分别为0.9647,0.9307,1.1000,1.2100和0.9927,0.9855,0.4952,0.2452。相较于与RSM模型,ANN模型拟合程度更高,实测值与预测值之间误差更小,更适合作为鱼油脱色率的预测模型。本试验选用RSM和ANN模型共同优化鱼油脱色工艺。通过RSM模型选取的最佳脱色条件是:脱色温度93.79℃,固体吸附剂添加量4.80%,脱色时间9.69min。将上述条件带入ANN模型,获得鱼油的最大脱色率为99.53%。说明RSM-ANN模型具有较强的准确性和适用性。