基于BP神经网络的土壤容重预测模型

土壤容重是农业生产和研究的重要参数,但因成本高、工作量大等原因,其获取仍是一个紧迫的问题。数学建模技术使得科研人员尝试使用土壤传递函数PTFs间接获取土壤容重值。本研究以复合圆锥指数仪为工具,探讨应用BP神经网络建立PTFs预测土壤容重。选取粘土和粉质壤土作为实验对象,在MATLAB2008a上建立、并评价预测土壤容重的BP神经网络,即PTFs模型。研究中以均方根误差RMSE和决定系数R²为性能指标来评价所建BP神经网络。结果表明,针对复合圆锥指数仪的测量结果,应用BP神经网络算法建立PTFs可以有效预测土壤容重。粘土容重预测的决定系数R²达到0.6973,粉质壤土容重预测的决定系数R²达到0.6868。实验结果还证实土壤容重预测与测量深度无关,但与土壤类型显著相关。     

挤压蒸煮技术在膳食纤维改性中的应用及研究进展

挤压蒸煮技术是近年来发展较快的现代食品工程技术之一。膳食纤维经挤压蒸煮处理后,可提高膳食纤维的可溶性,改善其活性功能,在食品工业中有更广泛的应用前景。综述了挤压蒸煮技术应用于膳食纤维改性的意义、原理、特点、影响因素及应用,并对其存在问题、发展方向等作了简要论述。     

玉米膳食纤维调味酱的研制

将玉米膳食纤维应用于调味酱的生产中,研制一种营养价值高、口感风味好的调味酱。以调味酱的感官评分为考察指标,通过单因素试验和正交试验确定玉米膳食纤维在调味酱生产中最适添加量。结果表明,当玉米膳食纤维添加量15%,食盐添加量5%,黄豆酱添加量20%,白砂糖添加量2%时,可制得组织状态均匀一致、口感细腻、风味纯正的调味酱。     

黑龙江小麦麸皮膳食纤维挤压膨化—酶法改性工艺条件的优化

采用挤压膨化法和纤维素酶法对预处理后的小麦麸皮进行改性,以提高可溶性膳食纤维的含量,从而提高产品的功能性。先将预处理后的膳食纤维DF1挤压改性得到DF2,再对DF2进行纤维素酶酶解改性。结果表明,膳食纤维DF1挤压改性的最优条件为:物料含水量45%,进料速度为25 r/min,螺杆转速200 r/min,挤压温度为70-90-110-130-150℃,得到DF2的SDF含量为33.95%。膳食纤维DF2酶解改性的最优条件为:料液比为1:10,酶用量为30 U/g,酶解时间为4 h,得到最终膳食纤维成品SDF含量为72.61%。     

基于BP神经网络的储粮就仓干燥通风时长预测模型

基于储粮通风传热传质模型模拟数据,建立就仓干燥通风时长的BP神经网络预模型,并在MATLAB进行仿真模拟实验。结果表明,该模型能够用于就仓干燥通风时长预测,具有很好的应用价值。     

基于逐步回归与BP神经网络的日光温室温湿度预测模型对比分析

为构建较准确的日光温室温湿度预测模型,于2011-2013年冬季(1月、2月、12月)天津市宝坻区开展温室内外环境监测试验,并建立3种天气类型(晴、多云、阴)下3个时段(0-8时、8-17时、17-23时)逐步回归与BP神经网络温室内温湿度预测模型。结果表明:1)温室内气温逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3℃的平均准确率Rate(≤3℃)为88%,平均均方根误差(RMSE)为2℃;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3℃的平均准确率Rate(≤3℃)为94%,平均均方根误差(RMSE)为1.6℃。应用BP神经网络建立的气温预测模型相对更为准确稳定。2) 相对湿度逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6%的平均准确率Rate(≤6%)为81%,平均均方根误差(RMSE)为5.7%;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6%的平均准确率Rate(≤6%)为80%,平均均方根误差(RMSE)为6.7%。两类模型均不适宜预测8-17时日光温室相对湿度,而17-23时与0-8时应用逐步回归建立的湿度预测模型相对更准确稳定。     

双螺杆挤压对大豆膳食纤维可溶性的影响

以大豆为原料,研究双螺杆挤压机各参数对大豆膳食纤维可溶性的影响,并以水溶性膳食纤维的含量为指标,通过单因素及正交试验筛选出最佳工艺条件:物料粒度50目,物料含水量16%,膨化温度140℃,螺杆转速450 r/min。该条件下水溶性膳食纤维质量分数为21.35%。     

BP神经网络在许昌土壤墒情预测模型的应用

为了科学指导农业灌溉和抗旱救灾,通过采用BP神经网络方法,研究许昌现有土壤墒情经验分析模型,建立了许昌土壤墒情预测模型并结合许昌多年的土壤水分实测数据和气象资料进行误差分析,应用结果表明BP神经网络模型可较好地应用于许昌土壤墒情分析和预测,对于不同条件的地区具有较好的适应性和推广应用价值。     

玉米皮天然水溶性膳食纤维提取的研究

以玉米加工副产物——玉米皮为试材,采用单因素实验和组合正交试验,最终研究出超声波辅助水提取玉米皮天然水溶性膳食纤维的工艺参数,并对提取样品进行了检测。     

木聚糖酶结合微粉法改性米糠膳食纤维

用木聚糖酶对经过超微粉碎处理后的DRBDF水解使其改性,增加其中可溶性膳食纤维的含量。以可溶性膳食纤维的得率为指标,通过单因素试验和正交试验对改性条件进行优化,以确定最佳的改性工艺。结果表明,在木聚糖酶添加量30 FXU/g,酶解p H值4.5,酶解温度50℃,酶解时间3 h,粒径范围100~150μm时,可溶性膳食纤维的得率最高,达到7.13%。经过改性后的米糠膳食纤维,其持水力、持油力分别为改性前的1.18倍和2.04倍,溶胀力降低为原来的79%。     

脐橙皮膳食纤维的改性及功能性研究进展

脐橙皮含有大量的膳食纤维,可作为制作膳食纤维食品的优质原料。充分利用废弃的脐橙皮,能够避免造成大量资源浪费和环境污染,提升这类资源的附加值。阐述膳食纤维的分类及化学组成、膳食纤维的提取与改性方法、膳食纤维的作用及应用,为制备高质量脐橙皮膳食纤维和功能性的挖掘提供一定理论依据。     

基于BP神经网络的常规化学成分预测烟气成分和感官得分预测模型研究

为了探索内在化学成分与卷烟烟气指标和感官品质得分之间的关系,建立相应的预测卷烟烟气指标和感官品质得分神经网络模型数学模型。测试了A牌号卷烟不同批次成品卷烟常规化学成分、主流烟气化学成分和感官得分,以常规化学成分作为网络输入,分别建立主流烟气化学成分和感官得分的BP神经网络预测模型。隐含层节点为9,输入函数为Tansig,输出函数为Purelin。训练方法为梯度下降法。选择22个样本作为训练样本,其中19个作为测试样本,3个作为验证样本。训练的目标为允许误差0.000 1,最大迭代次数10 000次。预测结果与烟气常规化学检测和人员实际评吸结果比较,相对标准偏差小于5%,达到了较好的预测结果。该模型对于预测卷烟主流烟气成分的释放量和感官评价具有指导意义。     

膳食纤维的改性及其对功能特性的影响

膳食纤维的改性,以及对其生理功能和理化性质影响的深入研究,已成为人们关注的热点。综述了化学改性法、物理改性法、微生物发酵与酶法在膳食纤维改性研究中的进展,以及改性膳食纤维的生理功能和应用前景。     

酶法改性小米糠可溶性膳食纤维的工艺优化

以小米糠为材料,对其进行气爆预处理,利用酶法对气爆预处理小米糠进行改性。为了提高小米糠水溶性膳食纤维(Soluble dietary fiber,SDF)的得率,分别研究酶添加量、酶解温度、酶解p H值、酶解时间对小米糠SDF含量的影响,根据单因素试验结果设计Box-Behnken试验,采用响应面法优化改性小米糠SDF的工艺条件。结果表明,气爆条件设定为气爆压力1.0 MPa,气爆时间90 s,最优工艺参数为酶添加量5.94%,酶解温度56℃,酶解p H值4.65,酶解时间3 h;在此条件下,改性小米糠SDF含量达到10.507%,比未经改性小米糠SDF含量高8.35%。     

超声波法提取玉米皮中水溶性膳食纤维的工艺研究

采用超声波法提取玉米皮中的水溶性膳食纤维,通过单因素和正交试验,确定了超声波法提取水溶性膳食纤维的最佳工艺为:提取剂质量分数为13%,料液比为1:13,温度为90℃,提取时间为40min,超声波功率为500W,水溶性膳食纤维的提取率为45.35%。     

稳定剂对玉米汁水溶性膳食纤维饮料影响的研究

研究稳定剂对玉米汁水溶性膳食纤维饮料稳定性的影响,确定最佳稳定剂添加量。利用酶法分离提取水溶性膳食纤维,并加入玉米汁饮料中,以产品的感官评分和混浊稳定系数为指标,通过单因素试验和正交试验对稳定剂进行筛选,确定提高产品稳定性的最佳稳定剂添加量。稳定性研究表明,黄原胶、海藻酸钠、羧甲基纤维素钠对玉米汁水溶性膳食纤维饮料的影响较大;单因素试验结果表明,黄原胶最佳添加量为0.12%,海藻酸钠最佳添加量为0.10%,羧甲基纤维素钠最佳添加量为0.15%;正交试验结果表明,复配稳定剂最佳配方为黄原胶添加量0.12%,海藻酸钠添加量0.20%,羧甲基纤维素钠添加量0.15%,此时产品的稳定性较好。稳定剂复配使用可以增加玉米汁水溶性纤维饮料的稳定性,并能得到良好的感官性状。     

基于BP神经网络的冬季日光温室小气候模拟

为了系统分析日光温室内外气候特征的关系,向日光温室作物环境调控及小气候预报提供支持,根据冬季日光温室内小气候观测试验资料和附近气象站观测资料,利用BP神经网络方法建立3个模型,分别对3种不同天气状况下石家庄地区日光温室冬季小气候特征进行模拟。结果表明,3个模型气温训练值与实测值的均方根误差(RMSE)都在2℃以内,决定系数都在0.95以上;相对湿度训练值的RMSE都在2个百分点以内,决定系数均高于0.95;接受到的太阳辐射的训练值与实测值的RMSE都在16 W/m2以内,决定系数也均超过0.95。利用此模型得到的气温预测值与实测值的RMSE都在2℃以内,决定系数都在0.9以上;相对湿度预测值与实测值的RMSE都在4个百分点以内,晴天和少云-多云状况下决定系数均高于0.9,寡照状况下的决定系数略低,约为0.8;接受到的太阳辐射的预测值与实测值的RMSE都在26 W/m2以内,决定系数均超过0.95。说明所建BP神经网络模型对于不同天气状况下石家庄地区日光温室冬季小气候特征模拟都有较高的精度,可以用于预测。     

响应面法研究黑玉米皮中膳食纤维提取工艺

以黑玉米皮为原料,采用响应面法优化超声波法提取水溶性膳食纤维的工艺参数,得出最佳工艺条件:提取时间为32 min,料液比为1∶11,提取温度为60℃,超声波功率为700 W,此条件下提取的膳食纤维提取率最高,为53.8%。     

膳食纤维的研究现状

本文系统而简要地论述了膳食纤维的研究现状,包括膳食纤维的生理功能、提取方式、人体摄入情况以及在食品中的应用现状,并对其发展前景进行了展望,以期为膳食纤维的深入研究提供一定的理论基础。     

豆渣膳食纤维的研究

目前,从豆渣中提取膳食纤维,并利用其制备功能型食品,引起国内外的广泛关注。系统阐述了豆渣中膳食纤维的提取方式及影响因素,并介绍了膳食纤维在食品制造业中的应用。