基于质构特性分析对寒富苹果贮藏品质的预测

doi:10.7506/spkx1002-6630-201224073

食品科学 ›› 2012, Vol. 33 ›› Issue (24): 335-338.doi: 10.7506/spkx1002-6630-201224073

基于质构特性分析对寒富苹果贮藏品质的预测

张佰清，关悦乐

沈阳农业大学食品学院，辽宁沈阳 110866

收稿日期:2011-10-19 修回日期:2012-10-30 出版日期:2012-12-25 发布日期:2012-12-12
通讯作者: 张佰清 E-mail:guangyule@163.com

Prediction of Storage Quality of ‘Hanfu’ Apple Based on Texture Properties

ZHANG Bai-qing，GUAN Yue-yue

College of Food Science, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866, China

Received:2011-10-19 Revised:2012-10-30 Online:2012-12-25 Published:2012-12-12
Contact: Bai-Qing ZHANG E-mail:guangyule@163.com

摘要/Abstract

摘要： 应用BP神经网络，通过苹果质构特性指标(硬度、可恢复形变、黏着性、内聚性、咀嚼性)来预测苹果贮藏品质(出汁率、可溶性固形物、总酸、固酸比)的方法，建立苹果品质的预测模型。本实验将寒富苹果分别置于温度为0℃和20℃的贮藏条件下，分别测定苹果在贮藏期间品质的变化。以苹果质构特性指标为输入，品质指标为输出确定网络拓扑结构，训练所建立的苹果品质神经网络模型。仿真结果表明：该神经网络模型用质构特性指标能预测苹果品质，同时通过2组非样本数据来验证该模型，其预测值与实测值的相对误差在5%以下，故能够实现用质构值评价苹果品质的目的。

关键词: 寒富苹果, 质构特性, 贮藏品质, BP神经网络, 预测模型

Abstract: A BP neutral network model for predicting storage quality traits of ‘Hanfu’ apple including juice yield, soluble solids, total acid and solid/acid ratio based on texture properties such as hardness, resilience, adhesiveness, cohesiveness and chewiness was established. Quality changes of ‘Hanfu’ apple were measured during storage at 0 ℃ and 20 ℃. A topological network structure was constructed to train the established predictive model. The results of simulation demonstrated that the BP neutral network model allowed the prediction of apple quality based on texture properties. The model was validated using two sets of non-sample data and relative errors lower than 5% between the predicted and the observed values were obtained.

Key words: ‘Hanfu’apple, texture properties, quality properties, BP neural network, predictive model

中图分类号:

张佰清，关悦乐. 基于质构特性分析对寒富苹果贮藏品质的预测[J]. 食品科学, 2012, 33(24): 335-338.

Bai-Qing ZHANG. Prediction of Storage Quality of ‘Hanfu’ Apple Based on Texture Properties[J]. FOOD SCIENCE, 2012, 33(24): 335-338.

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基于质构特性分析对寒富苹果贮藏品质的预测

Prediction of Storage Quality of ‘Hanfu’ Apple Based on Texture Properties

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