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

食品科学 ›› 2007, Vol. 28 ›› Issue (4): 79-83.

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

朱益波, 张建华, 史仲平, 毛忠贵

常熟理工学院生物与食品工程系；江南大学生物工程学院；江南大学生物工程学院江苏常熟 215500；江苏无锡 214036；

出版日期:2007-04-15 发布日期:2011-12-31

Study on Varieties of Rice in Process of High-temperature Instantaneous Gelatinization and on Upbuilding Models Based on Artificial Neural Network

ZHU Yi-Bo, ZHANG Jian-Hua, SHI Zhong-Ping, MAO Zhong-Gui

1.Department of Biology and Food Engineering,Changshu Institute of Technology,Changshu 215500,China; 2.School of Biotechnology,Southern Yangtze University,Wuxi 214036,China

Online:2007-04-15 Published:2011-12-31

摘要/Abstract

摘要： 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。

关键词: 高温瞬时&alpha, 化, 淀粉&alpha, 化率, 氨基氮含量, 人工神经网络

Abstract: The paper utilized high-temperature instantaneous gelatinization technology as a substitute for the traditional steaming technology.By measuring several indexes,such as water content,starch gelatinization ratio,enzymatic hydrolyzeα- amino nitrogen content and total fat content,the variations in the process of these indexes were obtained.Then corresponding models were set up based on artificial neural network.It could be concluded that established models are quiet accrate and can disclose the relationship among operating conditions and indexes by evaluation of two types of data(trained data and untrained data).

Key words: amino nitrogen content, artificial neural network, high-temperature instantaneous gelatinization, starch gelatinization ratio

朱益波, 张建华, 史仲平, 毛忠贵. 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[J]. 食品科学, 2007, 28(4): 79-83.

ZHU Yi-Bo, ZHANG Jian-Hua, SHI Zhong-Ping, MAO Zhong-Gui. Study on Varieties of Rice in Process of High-temperature Instantaneous Gelatinization and on Upbuilding Models Based on Artificial Neural Network[J]. FOOD SCIENCE, 2007, 28(4): 79-83.

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