单螺杆挤压膨化工艺优化对豆粕中赖氨酸损耗研究

赖氨酸是维持动物生命和生长所必需的重要氨基酸,对于很多经济动物而言是第一限制性必须氨基酸,也是饲料加工过程中添加量较大的饲料添加剂,因此节约饲料原料中赖氨酸对于饲料加工成本有重要意义.本研究通过以豆粕加工后赖氨酸损耗率为响应指标,采用单因素轮换法依次考察喂料速度(0.1kg/min、0.2kg/min、0.3kg/mi...     

宠物饲料挤压膨化加工工艺参数及其控制

宠物饲料生产过程中核心工艺控制是生产高质量宠物饲料的重要保障。文章在分析挤压膨化加工工艺参数对宠物饲料产品质量影响的基础上,对目前先进的挤压膨化控制技术进行了阐述,提出进一步完善挤压膨化自动控制技术的必要性,期望能为相关研究提供一定的参考。     

单螺杆挤压机相关参数的优化

本试验采用SDP-45小型单螺杆挤压膨化机,通过三因子五水平二次通用旋转组合设计,研究了豆粕挤压膨化系统诸参数(物料含水率、螺杆转速、机筒温度)对产品容重的影响规律,并优化了挤压膨化系统的最佳参数.结果表明,影响产品容重的豆粕挤压膨化系统诸因素主次排序为:机筒温度>物料含水率>螺杆转速.其较优组合为螺杆转速为240 r/min、机筒温度为130℃、物料含水率为28%.     

挤压参数对组织化大豆蛋白糊化度的影响

本试验以单螺杆挤压膨化机为试验设备对豆粕进行膨化试验,研究工艺参数对膨化指标的影响规律。试验结果表明,豆粕含水率、膨化机螺杆转速和机筒温度对豆粕糊化度具有显著的影响。机筒温度是影响糊化度的主要因素。采用优化方法对试验参数进行了优化计算,当膨化机转速为235 r/min、机筒温度为124℃、豆粕含水率为21%时,膨化机工作性能综合指标达到最优。     

挤压膨化水产饲料的要点

近几年来,我国水产养殖发展比较快,而水产养殖的关键是提供能满足水产动物营养摄食习惯的各种形态的饲料,这种饲料应制成浮性(上层鱼类、蛙类)、慢沉性(中下层鱼类)、沉性(河蟹、虾类)三类,并且在水中能够完整地保持一定时间,以便动物有足够的摄食时间。目前,只有利用挤压...     

挤压膨化技术在畜牧业中的应用

挤压膨化技术是通过高温、高压、高剪切的作用,使物料淀粉糊化、蛋白质变性、脂肪细胞破裂,从而提高了营养物质的消化率,保证了动物的生产性能。文中结合畜牧业的发展,就挤压膨化过程中饲料成分的变化、挤压膨化技术在饲料工业中的应用等方面作一综述。     

挤压膨化水产饲料的要点

近几年来,我国水产养殖发展比较快,而水产养殖的关键是提供能满足水产动物营养摄食习惯的各种形态的饲料,这种饲料应制成浮性（上层鱼类、蛙类）、慢沉性（中下层鱼类）、沉性（河蟹、虾类）三类,并且在水中能够完整地保持一定时间,以便动物有足够的摄食时间。要制出各种沉降速度的饲料,只有利用挤压膨化技术,这是其他制造技术难以实现的。为满足水产养殖者需求,盐城市浓缩蛋白饲料厂在１９９６年从美国Ｗｅｎｇｅｒ公司引进全套膨化饲料生产线,陆续开发生产了河蟹、虾类、蛙类、经济鱼类等沉浮颗粒饲料,其典型颗粒直径范围是１…     

挤压膨化在饲料工业上的应用

挤压膨化最初是作为加工人类食品的方法发展起来的,到现在已使用了50多年了。过去由于饲料价格低,机器设备成本高,相对地造成挤压加工的成本过高,致使挤压膨化不能被广泛利用。但是,近年来由于挤压膨化技术的研究有了长足的进步,使它的应用有了极大的增加。目前,挤压膨化已成为世界各国饲料工业的一个重要的加工方法。主要用来生产鱼饵料、玩赏动物饲料、实验动物饲料、反刍动物精饲料以及开发尚未利用     

挤压膨化对血粉消化率的影响

应用P400G干法膨化机，分别探讨挤压膨化加工中血粉含水率、螺杆转速及出料模孔直径对血粉消化率的影响规律，试验结果表明，挤压膨化加工具有改善血粉品质、提高血粉消化率的特点。     

基于PB 和 RBF 神经网络模型的草坪质量综合评价

 依据现有的草坪质量评价指标体系,于２０１０年调查了２０个草地早熟禾品种成坪后的１１项指标,包括草坪的密度、质地、颜色、均一性、绿期、抗病性、盖度、耐践踏性、成坪速度、草坪强度以及生物量。然后,运用神经网络原理及Ｍａｔｌａｂ神经网络工具箱,以其中的１５个草地早熟禾品种成坪后的１１项指标的实地调查值作为网络输入,以专家打分作为网络输出,通过不断调整网络训练参数,使网络性能达到最优,构建了草坪质量综合评价的ＢＰ 和ＲＢＦ神经网络模型,并给出了ＢＰ和ＲＢＦ神经网络模型的分析方法及其Ｍａｔｌａｂ实现步骤。利用训练好了的网络模型,对其余的５个草地早熟禾品种的综合质量评价得分进行网络预测,结果表明,ＲＢＦ神经网络的预测误差均小于２％,而ＢＰ神经网络的预测误差均大于５％,因此,基于ＲＢＦ神经网络模型的草坪质量评价结果比ＢＰ神经网络更准确,可以用于草坪质量综合评价。与常规的加权法、层次分析法或模糊综合评判法评价草坪质量相比,基于ＲＢＦ神经网络模型的草坪质量综合评价,在一定程度上减少了评价中主观因素的影响,简化了计算步骤,为草坪质量综合评价提供了一种全新的思路。     

基于改进遗传神经网络的紫花苜蓿总黄酮提取工艺参数优化

针对回归分析方法优化紫花苜蓿总黄酮提取工艺参数存在的问题,提出一种改进的遗传神经网络优化方法,该方法利用区间自适应遗传算法自动调整搜索区间的特点,彻底取代神经网络反向传播过程调整权值和阈值。以紫花苜蓿总黄酮提取率为性能指标,选取液料比、提取时间、提取温度和乙醇浓度4个工艺参数为试验因素,依据4因素5水平正交旋转组合试验数据建立学习样本,训练遗传神经网络。当神经网络训练误差达到4.34×10^-9时,遗传神经网络算法的平均相对误差为0%,而回归模型的平均相对误差为0.58%,拟合精度和拟合优度明显优于回归模型。用训练好的遗传神经网络算法优化紫花苜蓿总黄酮提取工艺参数,获得最优工艺参数为:取液料比53.26 mL/g、提取温度70.96℃、提取时间50.32 min、乙醇浓度为60%,紫花苜蓿总黄酮提取率达到最大值6.51 mg/g。     

基于神经网络和遗传算法的黄芪发酵培养基优化

为了提高乳杆菌FGM9发酵黄芪产物中的粗多糖得率,采用均匀设计法对发酵培养基各组分配比进行初步探讨,运用人工神经网络法建立了黄芪发酵液中多糖得率与培养基各组分浓度之间的预测模型,通过遗传算法对该模型进行优化和评估,得出发酵培养基各组分间的最优配比。结果显示,组分A含量为42.10 g/L、蛋白胨7.45 g/L、酵母膏9.80 g/L、KH2PO4-K2HPO42.18g/L、组分E 6.25 g/L的条件下,发酵液粗多糖的得率最高可达25.6%,比优化前提高了6.85%。     

基于BP神经网络的饲料产品品质预测方法

饲料加工生产过程是一个非常复杂的系统,其产品品质受原料特性和加工参数的影响,且各加工参数之间相互关联,很难用精确的数学模型来反映原料特性和加工参数与产品品质的关系。利用BP神经网络能自身从样本数据中提取相关的信息,并依据数据建立模型,可以有效准确地预测产品品质。试验结果表明,产品淀粉糊化度预测结果与真值的相关系数R在0.99以上,产品水分含量预测结果与真值的相关系数R在0.97以上,预测效果理想。因此,BP神经网络预测模型用于饲料产品加工品质预测是可行的。     

干法膨化宠物饲料技术参数关系的研究

采用双螺杆膨化机干法工艺对宠物全价粉状饲料进行膨化并制粒,研究所得产品的容重与淀粉糊化度、硬度指标之间的关系,以及设备参数和配方特性对颗粒饲料容重的影响。结果表明:容重与淀粉糊化度、硬度密切相关;设备参数与配方特性均对产品容重有极显著影响;通过容重的测定估测其熟度和硬度具有可行性;可以通过调节喂料速度和膨化玉米比例控制产品容重。     

Optimization of goose breast meat tenderness by rapid ultrasound treatment using response surface methodology and artificial neural network

The aim of this study was to develop a prediction model on tenderization of goose breast meat by response surface methodology (RSM) and artificial neural network (ANN). The experiments were operated on the basis of a three‐level, three‐variable (ultrasound power, ultrasound time, and storage time) Box‐Behnken experimental design. Under RSM and ANN optimum conditions, experimental Meullenet‐Owens razor shear (MORS) of meat (1862.6 g and 1869.9 g) was in reasonable agreement with predicted one. Nevertheless, better prediction capability of ANN was proved by higher R² (0.996) and lower absolute average deviation = 4.257) compared to those for RSM (0.852 and 16.534), respectively. These results revealed that ANN was more accurate and much better than RSM model for the optimization of tenderness of meat. The optimum conditions of ultrasound power, ultrasound time, and storage time given by ANN were 812 W, 24.5 min and 25.7 hr, respectively. Under the optimized condition, the cooking loss of meat significantly decreased by ultrasound treatment compared with untreated meat. Lower cooking loss and MORS at the optimal condition were beneficial to meet the satisfaction of consumer and producers for meat factory.     

Broiler weight estimation based on machine vision and artificial neural network

1. Machine vision and artificial neural network (ANN) procedures were used to estimate live body weight of broiler chickens in 30 1-d-old broiler chickens reared for 42 d.

2. Imaging was performed two times daily. To localise chickens within the pen, an ellipse fitting algorithm was used and the chickens’ head and tail removed using the Chan–Vese method.

3. The correlations between the body weight and 6 physical extracted features indicated that there were strong correlations between body weight and the 5 features including area, perimeter, convex area, major and minor axis length.

5. According to statistical analysis there was no significant difference between morning and afternoon data over 42 d.

6. In an attempt to improve the accuracy of live weight approximation different ANN techniques, including Bayesian regulation, Levenberg–Marquardt, Scaled conjugate gradient and gradient descent were used. Bayesian regulation with R² value of 0.98 was the best network for prediction of broiler weight.

7. The accuracy of the machine vision technique was examined and most errors were less than 50 g.     

基于BP神经网络的变压器内部故障保护

本文研究了基于BP神经网络方法的变压器内部故障保护。运用MATLAB/SUMILINK对变压器励磁涌流、励磁涌流与故障电流的差异进行了数字仿真。利用MATLAB的人工神经网络工具箱,建立了BP神经网络模型,对励磁涌流和故障电流的样本进行训练及测试并对训练好的网络进行验证。表明BP神经网络可以较为正确地区分励磁涌流和故障电流,用于变压器内部故障保护。     

基于广义回归神经网络的羊毛性状预测

凉山半细毛羊初生到断奶的5个生产性状（羔羊初生重、羔羊断奶重、初生-断奶日增重、断奶毛长度、断奶毛细度）预测成年羊毛（2．5年）的3个生产性状（成年剪毛量、成年毛长度、成年毛细度）,用Matlab6．5软件构建广义回归神经网络预测模型,并通过预测结果和实测结果的统计分析验证本研究所构建的广义回归神经网络预测模型的有效性。预测结果和实测结果的统计分析结果显示该预测模型具有较高的准确性,基于广义回归神经网络构建的预测模型在凉山半细毛羊成年羊毛3个性状上的预测被证明是有效的。