速凍青稞魚(yú)面儲(chǔ)運(yùn)過(guò)程中貨架期預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

丁 捷 唐 艷 劉春燕 唐婷婷 肖 猛 呂 龍

(四川旅游學(xué)院食品學(xué)院1，成都 610100)(四川農(nóng)業(yè)大學(xué)食品學(xué)院2，雅安 625014)(西南石油大學(xué)馬克思主義學(xué)院3，成都 610500)

速凍青稞魚(yú)面是通過(guò)單螺旋擠壓技術(shù)以青稞粉、淡水魚(yú)糜、麥芯粉等為原料制作而成的一種方便食品，與傳統(tǒng)魚(yú)面相比，具有制作工序簡(jiǎn)便、營(yíng)養(yǎng)全面的優(yōu)點(diǎn)[1-2]。速凍食品在儲(chǔ)運(yùn)過(guò)程中，往往在外因與內(nèi)因的交互作用下品質(zhì)劣變，喪失消費(fèi)者接受度而達(dá)到貨架期終點(diǎn)。段人鈺[3]以包子餡(雞肉)為研究對(duì)象，對(duì)其理化指標(biāo)進(jìn)行測(cè)定，根據(jù)Arrhenius方程，以TVB-N和菌落總數(shù)作為指標(biāo)，建立預(yù)測(cè)包子貨架期動(dòng)力學(xué)模型。黃旖婷[4]以春卷為研究對(duì)象，建立了品質(zhì)變化動(dòng)力學(xué)模型，得到預(yù)測(cè)模型為：K=8.80×109exp(-58 450/RT)。由于我國(guó)冷鏈設(shè)施設(shè)備不足，速凍食品流通過(guò)程中溫度波動(dòng)較大，尤其是我國(guó)北方冬季農(nóng)村速凍食品常在露天而并非在冷庫(kù)或低溫場(chǎng)所流通[5]。食品貨架期預(yù)測(cè)模型是評(píng)估食品品質(zhì)和控制食品安全的一種有效方法，可以快速評(píng)估食品品質(zhì)，預(yù)測(cè)食品剩余貨架期，為食品質(zhì)量安全預(yù)警提供支撐。國(guó)內(nèi)外關(guān)于速凍食品流通過(guò)程中品質(zhì)變化及貨架期預(yù)測(cè)模型有很多，主要分為化學(xué)動(dòng)力學(xué)、微生物生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、威布爾危害分析法等預(yù)測(cè)模型[7-9]?；瘜W(xué)動(dòng)力學(xué)主要利用Arrhenuis模型描述食品品質(zhì)變化速率與環(huán)境因子之間的關(guān)系，形式簡(jiǎn)單，具有較好的實(shí)用性[10]，但針對(duì)儲(chǔ)運(yùn)條件不穩(wěn)定的情況下預(yù)測(cè)效果難以達(dá)到最佳；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在于模擬大腦的某些機(jī)理與機(jī)制，實(shí)現(xiàn)某些特定功能[11]，同時(shí)需要很多參數(shù)、大量的樣品，會(huì)增加優(yōu)化的困難；威布爾危害分析法能提供準(zhǔn)確的失效分析、簡(jiǎn)單而實(shí)用的圖表，但只有當(dāng)Weibull分布的形狀系數(shù)在一定區(qū)間內(nèi)，建立的模型才有較好效果。以上3種模型預(yù)測(cè)效果不同，且在預(yù)測(cè)溫度波動(dòng)條件下單獨(dú)運(yùn)用時(shí)具有一定局限性。目前，威布爾危害分析法和化學(xué)動(dòng)力學(xué)模型已應(yīng)用于于椪柑果酒[7]、曲奇餅干[12]、梭子蟹[13]等的貨架期預(yù)測(cè)，速凍青稞魚(yú)面儲(chǔ)運(yùn)中的貨架期預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建研究及多種預(yù)測(cè)模型和預(yù)測(cè)效果對(duì)比鮮見(jiàn)報(bào)道。

本實(shí)驗(yàn)通過(guò)模擬現(xiàn)實(shí)生活中速凍青稞魚(yú)面儲(chǔ)運(yùn)過(guò)程中所經(jīng)歷的不同溫度，建立指標(biāo)數(shù)值與貨架期之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并分別應(yīng)用WHA、化學(xué)動(dòng)力學(xué)方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立速凍青稞魚(yú)面貨架期預(yù)測(cè)模型，比較得出最適宜速凍青稞魚(yú)面的貨架期模型。將感官評(píng)分與pH值、過(guò)氧化值(POV)、揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N值)、硫代巴比妥酸(TBA值)等指標(biāo)相結(jié)合，更全面的評(píng)定速凍青稞魚(yú)面腐敗變質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)，為監(jiān)測(cè)和控制速凍青稞魚(yú)面的貨架期提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

青稞全粉：選用川西地區(qū)有代表性的青稞品種康青8號(hào)，采用磨粉機(jī)磨粉，得到青稞全粉。金龍魚(yú)多用途麥芯粉；谷朊粉；食鹽；復(fù)合堿，羧甲基纖維素鈉CMC；復(fù)合磷酸鹽；其余試劑為分析純。

1.2 儀器與設(shè)備

HR2356家用智能面條機(jī)；YP-N型電子天平；DS-1高速組織搗碎機(jī)； XHF-D高速分散器(內(nèi)切式勻漿機(jī))；SF-400型手壓封口機(jī)；立式RD10急凍柜；UV-1102型紫外可見(jiàn)分光光度計(jì)；ST2100型實(shí)驗(yàn)室pH計(jì)。

1.3 實(shí)驗(yàn)方法

1.3.1 速凍青稞魚(yú)面加工工藝

參考周果等[14]、丁捷等[15-16]、何江紅等[17]文獻(xiàn)方法選取鯉魚(yú)作為原料，將以180 g混粉(青稞粉∶麥芯粉=1∶9)為基礎(chǔ)，配方為魚(yú)糜25%(鹽水漂洗濃度為0.09%、魚(yú)糜與水的比例為1∶1.5、均質(zhì)時(shí)間為5.1 s)、谷朊粉9%、純凈水15.5%；將食鹽1.25%，食用堿0.10%，復(fù)合磷酸鹽0.25%，CMC 0.20%、和純凈水18.84%在95 ℃水浴鍋中加熱溶解，獲得復(fù)合改良劑溶液；將青稞混粉、谷朊粉混和在勻漿機(jī)10 000 r/s的條件下勻漿30 s后，將魚(yú)糜(含復(fù)合改良劑溶液)一起加入自動(dòng)面條機(jī)中。采用孔徑為1 mm的模具，和面12 min后靜置25 min單螺旋擠壓制得生面條。將生面條經(jīng)沸水糊化，冷水冷卻后瀝干，稱重分袋包裝，然后進(jìn)行-32 ℃速凍，即得成品。

1.3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

將成品分為5組，每組60袋，模擬流通過(guò)程中可能發(fā)生的儲(chǔ)藏溫度，將樣品分別置于-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃(溫度波動(dòng)范圍±0.5 ℃)條件下儲(chǔ)藏，根據(jù)參考文獻(xiàn)[19-21]，確定各間隔14、15、10、3、2、2、1 d取樣進(jìn)行各項(xiàng)指標(biāo)的測(cè)定。每組3次平行，測(cè)定結(jié)果取平均值。

1.3.3 貨架期預(yù)測(cè)模型的建立

1.3.3.1 基于感官的Weibull模型的建立

依據(jù)Weibull分布作為預(yù)測(cè)模型，其概率密度函數(shù)為：

(1)

Weibull模型的累積分布函數(shù)F(t)表示為：

(2)

Weibull危害率函數(shù)為：

(3)

式中：k是一系列通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到的失效食品，按照時(shí)間從后到前的順序排列，即tk是第k個(gè)失效食品。

累積危害率H(t)為：

(4)

兩邊取對(duì)數(shù)，時(shí)間可以表示為累積危害率函數(shù)：

(5)

1.3.3.2 基于化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型的建立

動(dòng)力學(xué)模型能夠較好地反映和描述食品品質(zhì)的變化，是最常見(jiàn)的食品貨架期預(yù)測(cè)模型之一，大多數(shù)食品的品質(zhì)變化都遵循零級(jí)或一級(jí)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)規(guī)律[22]?；瘜W(xué)反應(yīng)速率常數(shù)k與溫度的關(guān)系一般符合Arrhenius方程[21]：

(6)

式中：k0為回歸系數(shù)；EA為反應(yīng)活化能 J/mol；R為氣體常數(shù) 8.314 4 J/(K·mol)；T為絕對(duì)溫度/K。

1.3.3.3 基于感官與理化指標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是單向傳播的多層前向型網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)包括輸入層、輸出層和隱含層[12]。本次實(shí)驗(yàn)通過(guò)試湊法訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)組成及擬合殘差，最終采用4層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，含有1個(gè)輸入層、1個(gè)輸出層和2個(gè)隱含層。從7個(gè)儲(chǔ)藏溫度中分層隨機(jī)抽取89個(gè)樣本作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集，剩余的7個(gè)樣本作為測(cè)試集。

圖1 不同儲(chǔ)運(yùn)溫度下速凍青稞魚(yú)面感官評(píng)分的變化

1.3.4 檢測(cè)指標(biāo)測(cè)定

揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N值)：參照GB 5009.2008.228—2016[22]。

過(guò)氧化值(POV)：參照GB 5009.2008.227—2016[23]。

TBA值測(cè)定：參考顏丹[24]方法。稱取絞碎均勻樣品10 g于凱氏蒸餾瓶中，加入20 mL蒸餾水?dāng)嚢杈鶆?，加入鹽酸溶液(1∶1)2 mL，及液體石蠟2 mL，采用水蒸氣蒸餾，收集約50 mL蒸餾液，準(zhǔn)確定容至50 mL。移取5 mL蒸餾液于比色管中，加入0.02 mol/L TBA的醋酸溶液5 mL混合，于95 ℃水浴加熱60 min，冷卻后，在538 nm處測(cè)吸光度。TBA值=A×7.80，以丙二醛(MDA)的含量來(lái)表示，單位：mgMDA/kg樣品pH值測(cè)定：參照GB 5009.237—2016[25]。

面條感官評(píng)價(jià)：參考趙雪梅等[6]文獻(xiàn)方法，面條感官評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)制定，見(jiàn)表1。選擇20名經(jīng)驗(yàn)型食品專業(yè)評(píng)價(jià)人員組成評(píng)定小組，對(duì)速凍青稞魚(yú)面的感官品質(zhì)進(jìn)行評(píng)定，滿分和為100分，最終結(jié)果在60分以下即表明速凍青稞魚(yú)面達(dá)到消費(fèi)者難以接受的程度。

表1 感官評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

1.4 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理采用Excel 2010軟件，顯著差異性分析采用SPSS21.0軟件，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建用DPS7.05實(shí)現(xiàn)，畫(huà)圖采用Origin 8.5。

2 結(jié)果與分析

2.1 儲(chǔ)運(yùn)溫度對(duì)速凍青稞魚(yú)面貨架期感官品質(zhì)的影響

速凍青稞魚(yú)面的感官評(píng)價(jià)是其流通過(guò)程中品質(zhì)變化的一個(gè)綜合性評(píng)估[19]。由圖1可知，最初感官綜合評(píng)分為80.9分，隨著流通溫度的升高和儲(chǔ)藏時(shí)間延長(zhǎng)，感官綜合評(píng)分呈下降趨勢(shì)，溫度越高，劣變速度越快。在-18、-10、-5 ℃ 的冷凍條件下，分別儲(chǔ)藏至308、205、105 d時(shí)感官品質(zhì)急劇下降，不宜食用；在0、5、10、25 ℃的常溫條件下，分別在32、24、19、3 d時(shí)，感官評(píng)分均低于60分，達(dá)到感官腐敗[20]。因此，在-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃ 的條件下，感官可接受度的時(shí)間分別為308、215、105、32、24、19、3 d。

2.2 儲(chǔ)運(yùn)溫度對(duì)速凍青稞魚(yú)面貨架期TVB-N的影響

揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)是食品中評(píng)價(jià)鮮度的指標(biāo)之一[26]。由圖2可知，在流通過(guò)程中TVB-N值隨著儲(chǔ)藏時(shí)間的延長(zhǎng)和流通溫度的增高，TVB-N值增加越快。-18、-10、-5、0 ℃條件下分別儲(chǔ)藏至第294、195、105、30 d時(shí)，TVB-N值均大于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)15 mg/100 g[27]。5 ℃時(shí)，TVB-N值從2.42 mg/100 g上升至15.09 mg/100 g，在10、25 ℃兩種溫度下儲(chǔ)藏的樣品分別在18、3 d時(shí)，超過(guò)國(guó)家限量標(biāo)準(zhǔn)，因此，在-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃不同條件下，揮發(fā)性鹽基氮的可接受度時(shí)間分別為294、195、105、30、24、18、3 d。

圖2 不同儲(chǔ)運(yùn)溫度條件下速凍青稞魚(yú)面TVB-N變化

圖3 不同儲(chǔ)運(yùn)溫度條件下速凍青稞魚(yú)面POV變化

2.3 儲(chǔ)運(yùn)溫度對(duì)速凍青稞魚(yú)面貨架期POV的影響

POV是評(píng)價(jià)脂肪氧化初級(jí)階段氧化程度指標(biāo)，其值的高低決定著食品品質(zhì)的優(yōu)劣[21]。由圖3可知，隨著儲(chǔ)藏時(shí)間的延長(zhǎng)，不同流通溫度下速凍青稞魚(yú)面的過(guò)氧化值呈現(xiàn)出增大趨勢(shì)，同時(shí)由于高溫會(huì)加速氫過(guò)氧化物的生成，高溫條件下，過(guò)氧化值更大。-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃分別在308、215、110、32、26、20、4 d仍未超出國(guó)家限量標(biāo)準(zhǔn)0.25 mg/100 g[28]。

2.4 儲(chǔ)運(yùn)溫度對(duì)速凍青稞魚(yú)面貨架期TBA的影響

TBA值是脂肪氧化末期的評(píng)定指標(biāo)[20]，TBA值越大代表脂肪氧化程度越高，品質(zhì)越差，如圖4所示。隨著流通過(guò)程中貯藏時(shí)間延長(zhǎng)，TBA值呈上升趨勢(shì)，儲(chǔ)藏溫度越高，TBA的變化速率越高。-18、-10、-5、0 ℃條件下，TBA值均小于魚(yú)面的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)2 mgMAD/kg。5、10 ℃分別儲(chǔ)藏至26、20 d時(shí)，TBA值最大，分別為0.85、1.19 mgMAD/kg，但未超過(guò)魚(yú)面的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[24]；25 ℃時(shí)，其變化速率最高，為0.135 mgMAD/kg。因此，在-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃不同條件下，基于TBA的貨架期分別為308、215、115、32、26、20、3 d。

2.5 儲(chǔ)運(yùn)溫度對(duì)速凍青稞魚(yú)面貨架期pH的影響

面條在流通過(guò)程發(fā)生的腐敗變質(zhì)主要是發(fā)酵產(chǎn)酸型，隨著儲(chǔ)藏時(shí)間的延長(zhǎng)，會(huì)造成產(chǎn)品pH值下降[19]。如圖5所示，不同儲(chǔ)藏溫度下速凍青稞魚(yú)面的pH值隨著時(shí)間的延長(zhǎng)逐漸降低，測(cè)定出樣品發(fā)生感官腐敗時(shí)pH為5.00，初始pH值為7.19。-18、-10、-5 ℃分別儲(chǔ)藏至308、215、100 d時(shí)，pH低于5.00，達(dá)到貨架期的終點(diǎn)。0、5、10、25 ℃ 時(shí)速凍青稞魚(yú)面的pH值逐漸降低至不符合標(biāo)準(zhǔn)。因此，在-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃ 不同條件下，基于pH的貨架期分別為308、215、100、32、26、20、3 d。

圖4 不同儲(chǔ)運(yùn)溫度條件下速凍青稞魚(yú)面TBA變化

圖5 不同儲(chǔ)運(yùn)溫度條件下速凍青稞魚(yú)面pH變化

2.6 不同儲(chǔ)藏溫度下速凍青稞魚(yú)面品質(zhì)指標(biāo)相關(guān)性分析

如表2所示，TBA值與儲(chǔ)藏時(shí)間呈極顯著正相關(guān)(P<0.01)，隨著時(shí)間延長(zhǎng)，樣品的TBA值顯著升高。儲(chǔ)藏溫度與TVB-N值呈顯著正相關(guān)(P<0.05)，與TBA值、儲(chǔ)藏時(shí)間呈顯著負(fù)相關(guān)，與POV值、pH值、感官評(píng)分相關(guān)性不顯著；TVB-N值、POV值、pH值分別與各指標(biāo)之間的相關(guān)性不顯著。綜上所述，基于柵欄原則可知在18、-10、-5、0、5、10、25 ℃條件下速凍青稞魚(yú)面實(shí)際貨架期分別為：294、195、100、30、24、18、3 d。

表2 不同儲(chǔ)藏溫度下速凍青稞魚(yú)面品質(zhì)指標(biāo)與

2.7 儲(chǔ)運(yùn)過(guò)程中速凍青稞魚(yú)面貨架期預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

2.7.1 基于感官評(píng)價(jià)的威布爾(WHA)危害分析及預(yù)測(cè)模型

由表3可知，隨著儲(chǔ)藏時(shí)間的延長(zhǎng)及溫度的上升，感官不接受的速凍青稞魚(yú)面數(shù)量逐漸增加。評(píng)價(jià)人員認(rèn)為速凍青稞魚(yú)面樣品可接受時(shí)，以“+”表示；不可接受時(shí)用“-”表示。

表3 不同儲(chǔ)藏溫度下速凍青稞魚(yú)面感官可接受性隨時(shí)間變化

速凍青稞魚(yú)面貨架期終點(diǎn)以H=69.3%為依據(jù)[29-30]。根據(jù)Weibull方法，對(duì)-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃下速凍青稞魚(yú)面的感官積累危害數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，如表4所示。不同溫度下回歸方程的相關(guān)系數(shù)均大于0.85，表明回歸方程具有較好的擬合精度。

表4 不同儲(chǔ)運(yùn)溫度下速凍青稞魚(yú)面的感官危害積累

根據(jù)Weibull分布關(guān)系式對(duì)不同儲(chǔ)運(yùn)溫度條件下儲(chǔ)藏速凍青稞魚(yú)面的感官評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃速凍青稞魚(yú)面對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)貨架期分別為296.21、206.89、101.94、29.92、23.46、19.15、3.29 d。由6可知，基于感官威布爾(WHA)模型速凍青稞貨架期預(yù)測(cè)值與期望結(jié)果擬合良好，整體溫度范圍內(nèi)誤差范圍為0.27%～9.67%； 10 ℃以下溫度處理組的相對(duì)誤差均低于7%。

圖6 速凍青稞魚(yú)面貨架期的WHA模型預(yù)測(cè)結(jié)果和期望值對(duì)比圖

2.7.2 基于理化指標(biāo)的化學(xué)動(dòng)力學(xué)貨架期預(yù)測(cè)模型

根據(jù)2.6選擇與儲(chǔ)藏時(shí)間顯著相關(guān)的理化指標(biāo)TBA值，建立化學(xué)動(dòng)力學(xué)模型，如表5所示，TBA值按0級(jí)模型所得回歸方程的回歸系數(shù)(R2>0.8)優(yōu)于1級(jí)模型得到的回歸模型，表明儲(chǔ)藏期間速凍青稞魚(yú)面的TBA值變化遵從0級(jí)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)規(guī)律。以TBA的各級(jí)反應(yīng)速率常數(shù)的對(duì)數(shù)(Ink)為縱坐標(biāo)，儲(chǔ)藏溫度的倒數(shù)(1/T)為橫坐標(biāo)擬合Arrhenius曲線，所得曲線均有較好的線性關(guān)系(R2>0.9)。根據(jù)該曲線得Arrhenius方程中的活化能EA和k0，如表6所示。在此基礎(chǔ)上建立速凍青稞魚(yú)面儲(chǔ)藏過(guò)程中TBA變化速率常數(shù)k與儲(chǔ)藏溫度T之間的Arrhenius方程為：

(7)

表5 不同儲(chǔ)藏溫度下速凍青稞魚(yú)面品質(zhì)隨時(shí)間變化的回歸方程

表6 動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)

在不同溫度條件下，0級(jí)反應(yīng)的食用期限時(shí)間符合式(8)：

(8)

式中：Q0為初始品質(zhì)；Qt為儲(chǔ)藏t時(shí)間后品質(zhì)。

將TBA值的活化能和反應(yīng)參數(shù)分別代入式(8)中，可以得到儲(chǔ)藏過(guò)程中速凍青稞魚(yú)面貨架期預(yù)測(cè)值，由此可知-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃速凍青稞魚(yú)面對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)貨架期分別為413.30、170.87、101.05、60.92、37.40、23.36、6.26 d。

由表7可知，-18～25 ℃ 儲(chǔ)藏溫度范圍內(nèi)，速凍青稞魚(yú)面貨架期的化學(xué)動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)結(jié)果和期望值效果不佳，相對(duì)誤差范圍1.05% ～108.62%；-10 ℃溫度下處理組的相對(duì)誤差2%。以TBA值為指標(biāo)的化學(xué)動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)值波動(dòng)較大，這種情況可能由兩方面原因造成：一是速凍青稞魚(yú)面本身具有的脂肪含量較少，使得堿性含氮揮發(fā)性物質(zhì)的形成以及脂質(zhì)氧化存在不確定性；二是TBA值測(cè)試過(guò)程中受測(cè)試者操作技能等主觀因素影響較大。

表7 動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)驗(yàn)證

2.7.3 基于感官和理化指標(biāo)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)貨架期

以4個(gè)理化指標(biāo)、感官和儲(chǔ)藏溫度作為輸入值，輸出為速凍青稞魚(yú)面儲(chǔ)運(yùn)時(shí)間，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為6，輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1。當(dāng)動(dòng)態(tài)參數(shù)0.7，參數(shù)SIGMOID 0.7，允許誤差0.000 1，最大迭代次數(shù)為1 000時(shí)，運(yùn)用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)試湊法可確定第一隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5，第二隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4，此時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合殘差最小為0.000 199，最小訓(xùn)練速率0.15。采用上述的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)速凍青稞魚(yú)面貨架期進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果如圖7所示，基于感官評(píng)價(jià)和理化指標(biāo)(pH、TVB-N、TBA、POV)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃溫度下貨架期預(yù)測(cè)終點(diǎn)為281.45、190.07、103.24、31.46、23.20、17.17、2.76 d，貨架期預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相對(duì)誤差為2.53%～7.96%，均在8%以內(nèi)，預(yù)測(cè)效果較好。

圖7 速凍青稞魚(yú)面貨架期的BP網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果和期望值對(duì)比圖

3 討論與結(jié)論

儲(chǔ)藏期間速凍青稞魚(yú)面的感官品質(zhì)、pH、TVB-N、TBA和過(guò)氧化值在不同儲(chǔ)藏溫度條件下變化差異顯著，儲(chǔ)藏溫度越高，產(chǎn)品品質(zhì)劣變速度越快。速凍青稞魚(yú)面在流通過(guò)程中蛋白質(zhì)被分解，產(chǎn)生氨以及胺類等堿性易揮發(fā)的含氮物質(zhì)，造成TVBN值和TBA升高，同時(shí)POV值緩慢升高；隨著儲(chǔ)藏時(shí)間的延長(zhǎng)，微生物增加，代謝加快，造成樣品pH值下降，這與前人關(guān)于水產(chǎn)及魚(yú)糜制品儲(chǔ)運(yùn)過(guò)程品質(zhì)變化研究結(jié)果一致[14,26]。

不同儲(chǔ)藏溫度條件下速凍青稞魚(yú)面儲(chǔ)藏溫度與貨架期呈顯著正相關(guān)，速凍青稞魚(yú)面在-18、-10、-5、0、5、10、25 ℃ 食用期限分別為294、195、100、30、24、18、3 d。

基于感官的威布爾貨架期預(yù)測(cè)：-18 ℃，y=0.065 9x+ 2.350 3(R2=0.943 6)；-10 ℃，y=0.113 3x+ 2.107 2(R2=0.952 1)-5 ℃，y=0.095 1x+ 1.833 3(R2=0.962 6)；0 ℃，y=0.156 9x+ 1.187 2(R2=0.948 8)；5 ℃，y=0.128 2x+ 1.134 4(R2=0.945)；10 ℃，y=0.056 1x+ 1.179(R2=0.913 8)；25 ℃，y=0.614x- 0.555 1(R2=0.881 2)；在-18～25 ℃ 儲(chǔ)藏范圍內(nèi)，該模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相對(duì)誤差范圍為0.27%～9.67%。

TBA符合0級(jí)化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型，建立品質(zhì)變化動(dòng)力學(xué)貨架期預(yù)測(cè)模型：

tTBA動(dòng)力學(xué)貨架期模型預(yù)測(cè)效果較差，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相對(duì)誤差范圍過(guò)大，最大相對(duì)誤差達(dá)到108.63%。

基于感官和理化指標(biāo)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型-18～25 ℃儲(chǔ)運(yùn)條件下，可實(shí)現(xiàn)對(duì)貨架期的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，隨機(jī)對(duì)不同儲(chǔ)運(yùn)溫度下的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相對(duì)誤差范圍為2.53%～7.96%，均小于8%。

在高溫條件下(10～25 ℃)對(duì)比各組模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間相對(duì)誤差后發(fā)現(xiàn)，此時(shí)適宜速凍青稞魚(yú)面的貨架期模型為基于感官和理化指標(biāo)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；在中低溫條件下(-5～-18 ℃)，預(yù)測(cè)速凍青稞魚(yú)面貨架期的最適模型為基于感官評(píng)價(jià)的Weibull模型；基于理化指標(biāo)的化學(xué)動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)效果不理想，在后續(xù)實(shí)驗(yàn)可考慮引入菌落總數(shù)等微生物指標(biāo)，進(jìn)一步優(yōu)化模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。