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    BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合響應(yīng)面優(yōu)化荷葉功能性硬糖的工藝

    2022-04-11 06:02:38武玲梅秦旭婧陳顯玲
    中國(guó)果菜 2022年3期
    關(guān)鍵詞:硬糖木糖醇荷葉

    武玲梅,秦旭婧,陳顯玲,蘇 龍,2,唐 森,2*

    (1.廣西科技師范學(xué)院,廣西來賓 546199;2.廣西糖資源工程技術(shù)研究中心,廣西來賓 546119)

    荷葉為睡蓮科植物蓮(Nelumbo nuciferaGaertn)的葉,性平、味苦,歸肝、脾、心經(jīng),具有生津止渴、清暑利濕、涼血止血、升發(fā)清陽(yáng)、散瘀止血等功效[1],經(jīng)過炒制而成的荷葉碳則有收澀、化瘀、止血等功能,因此具有廣泛的藥理作用。荷葉也是“藥食同源”的中藥之一,在我國(guó)傳統(tǒng)中醫(yī)學(xué)和食療學(xué)中應(yīng)用廣泛[2-3]。

    隨著人們保健意識(shí)的增強(qiáng),功能型糖果的開發(fā)成為未來的發(fā)展趨勢(shì)[4]。在硬質(zhì)糖果中添加一些荷葉粉末,不僅能賦予硬質(zhì)糖果特別的風(fēng)味,還能提升其食用價(jià)值,從功效和口感兩個(gè)方面同時(shí)滿足人們對(duì)口味、健康的追求。但是制作硬糖比制作軟糖需要更高的溫度[5],而且荷葉粉末添加量過大會(huì)導(dǎo)致糖果顏色變深、味道變苦,添加量過少則荷葉的清香味不明顯。因此,需要對(duì)荷葉粉末的添加量進(jìn)行優(yōu)化。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由許多神經(jīng)元互連在一起組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[6],它具有并行分布的信息處理結(jié)構(gòu),通過“學(xué)習(xí)”或“訓(xùn)練”的方式完成某一特定的工作。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation neural network)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基于誤差反向傳播算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它是把一組樣本的輸入輸出變成一個(gè)非線性優(yōu)化問題,加入隱節(jié)點(diǎn)使得優(yōu)化問題的可調(diào)參數(shù)增加,從而可以逼近精確解[7-9]。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前在優(yōu)化提取、控制食品加工等方面得到廣泛應(yīng)用[10-13]。本研究在單因素試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,利用響應(yīng)面法優(yōu)化荷葉功能性硬糖配方,并以響應(yīng)面試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值,對(duì)主要影響因素進(jìn)行仿真優(yōu)化,以期為荷葉功能性硬糖的開發(fā)提供參考依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 材料與儀器

    白砂糖,食品級(jí),廣西來賓湘桂糖業(yè)有限責(zé)任公司;葡萄糖漿,食品級(jí),西諾迪斯食品(上海)有限公司;木糖醇,食品級(jí),南京甘汁園糖業(yè)有限公司;荷葉粉末,食品級(jí),亳州中藥堂粉店。

    雙喜雅越電磁爐,SXDC-20TH037 型,珠海雙喜電器股份有限公司;電子天平(精度0.01 g),LQ-C5001 型,上?,幮码娮涌萍加邢薰?;電子數(shù)顯食品溫度計(jì),KT300型,潮州市潮安區(qū)保德儀器具有限公司;硅膠模具,尺寸為15 cm×18.5 cm×0.7 cm,巧滋烘焙坊。

    1.2 試驗(yàn)方法

    1.2.1 硬質(zhì)糖果的制備工藝流程

    原料混合→熬糖→倒入模具→成型→冷卻→脫模→成品

    1.2.2 工藝要點(diǎn)(1)原料混合

    準(zhǔn)確稱取制作硬糖的原料(葡萄糖漿、木糖醇、白砂糖、荷葉粉末),置于一次性杯子中,混合均勻備用。

    (2)加熱熬糖

    把原材料倒入不銹鋼鍋中,利用電磁爐小火進(jìn)行熬糖,且隨時(shí)攪拌,防止白砂糖出現(xiàn)糊鍋或粘鍋底的現(xiàn)象。當(dāng)糖液開始出現(xiàn)沸騰時(shí),用電子溫度計(jì)測(cè)量溫度,同時(shí)不停地?cái)嚢琛?/p>

    在糖漿不斷沸騰直至變得黏稠時(shí),用勺子取少許黏稠的糖漿,滴入清水中,如果糖漿在水中可以直接凝結(jié)成比較堅(jiān)硬的糖珠時(shí),關(guān)閉電磁爐。

    (3)冷卻脫模

    將熬制完成的糖漿倒入不同的模具,等待一段時(shí)間使糖漿變得堅(jiān)硬,隨后脫模,得到成品。

    1.2.3 單因素試驗(yàn)

    (1)葡萄糖漿添加量對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響

    稱取20 g 水、3 g 木糖醇、37 g 白砂糖和0.9 g 荷葉粉末,將葡萄糖漿的添加量設(shè)定為11、13、15、17、19 g,隨后將以上材料按照1.2.1 的工藝流程制成荷葉硬糖,以感官評(píng)價(jià)為考察指標(biāo),確定葡萄糖漿的最佳添加量。

    (2)木糖醇添加量對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響

    稱取20 g 水、37 g 白砂糖、15 g 葡萄糖漿和0.9 g 荷葉粉末,其中將木糖醇添加量分別設(shè)定為1、2、3、4、5 g,隨后將以上材料制成荷葉硬糖,以感官評(píng)價(jià)為考察指標(biāo),確定木糖醇的最佳添加量。

    (3)荷葉粉末添加量對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響

    稱取20 g 水、37 g 白砂糖、3 g 木糖醇和15 g 葡萄糖漿,將荷葉粉末添加量設(shè)定為1、2、3、4、5 g。隨后將以上材料制成荷葉硬糖,以感官評(píng)價(jià)為考察指標(biāo),確定荷葉粉末的最佳的添加量。

    1.2.4 響應(yīng)面法優(yōu)化荷葉硬糖制作工藝

    在單因素試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,以葡萄糖漿添加量、木糖醇添加量和荷葉粉末添加量作為自變量,以感官評(píng)分為響應(yīng)值,利用Design-Expert V8.0.6.1 軟件,采用Box-Behnken模型進(jìn)行三因素三水平實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),試驗(yàn)因素與水平如表1 所示。

    表1 荷葉硬糖優(yōu)化工藝因素與水平的響應(yīng)面設(shè)計(jì)Table 1 Response surface design of optimization process factors and levels of lotus leaf hard candy

    1.2.5 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)

    本試驗(yàn)分析方法選用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,通過3 層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型,輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為3個(gè)和1 個(gè),輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)即葡萄糖漿添加量、木糖醇添加量和荷葉粉末添加量,輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)即感官評(píng)分[14]。對(duì)荷葉功能性硬糖配方進(jìn)行模擬和仿真,并對(duì)響應(yīng)面試驗(yàn)分析結(jié)果和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,以探尋較佳的荷葉功能性硬糖配方。

    1.3 硬糖的感官評(píng)價(jià)

    隨機(jī)抽取10 位感官評(píng)價(jià)人員,從組織結(jié)構(gòu)、色澤、口感、形態(tài)和風(fēng)味五個(gè)方面對(duì)荷葉硬糖進(jìn)行感官評(píng)價(jià)[15],滿分100 分[16],取平均值。同時(shí)根據(jù)硬糖本身的特點(diǎn)以及感官評(píng)價(jià)的相關(guān)細(xì)則,制定出了荷葉硬糖的感官評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),具體細(xì)則如表2 所示。

    表2 荷葉硬糖成品的感官評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Table 2 Sensory evaluation criteria for lotus leaf hard candy

    1.4 數(shù)據(jù)處理

    響應(yīng)面優(yōu)化采用Design-Expert V8.0.6.1 軟件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析則使用Matlab R2021a 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱,此外為保證實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性,每次實(shí)驗(yàn)均采用三次平行實(shí)驗(yàn)的平均值進(jìn)行分析計(jì)算。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 單因素試驗(yàn)結(jié)果分析

    2.1.1 葡萄糖漿添加量對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響

    葡萄糖漿可以提升硬糖的光澤度,糖漿的顏色越晶瑩透明,硬糖的顏色越容易調(diào)制,硬糖成品的顏色也就越明亮。這是由于葡萄糖漿中的還原糖能夠阻止砂糖再結(jié)晶,砂糖經(jīng)濃縮后成為無定形狀態(tài)即非晶體狀態(tài),可降低糖體硬度[17]。圖1 顯示了葡萄糖漿添加量對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響。

    圖1 葡萄糖漿添加量對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響Fig.1 Effect of glucose syrup addition on sensory evaluation of lotus leaf hard candy

    由圖1 可以看出,隨著葡萄糖漿添加量的逐漸增加,荷葉硬糖的感官評(píng)分先升高后降低,當(dāng)葡萄糖漿添加量為15 g 時(shí),荷葉硬糖的感官評(píng)分最高,為83.72 分,制備的荷葉硬糖糖體呈現(xiàn)光滑的墨綠色,光澤度好,甜味純正、細(xì)膩,堅(jiān)硬而脆、不黏牙。隨著葡萄糖漿添加量的逐漸增加,成品荷葉硬糖的硬度也逐漸降低,最后達(dá)到一個(gè)適中的水平,此時(shí)葡萄糖漿最佳添加量為15 g。

    2.1.2 木糖醇添加量對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響

    從圖2 中可以看出,隨著木糖醇添加量的增大,荷葉硬糖的感官評(píng)分先升高后降低,當(dāng)木糖醇添加量為3 g時(shí),荷葉硬糖的感官評(píng)分最高,為84.05 分,此時(shí)硬糖的硬度適中,不黏牙,甜味純正醇厚,無不良后味,與荷葉的味道融合完好,有木糖醇的清涼感,且口味清新宜人。在色澤的變化上,因?yàn)槟咎谴荚诮Y(jié)構(gòu)上沒有醛基和酮基,所以在硬糖制作過程中不會(huì)產(chǎn)生美拉德反應(yīng)[18],熬糖時(shí)也會(huì)保持荷葉硬糖糖體色澤穩(wěn)定,可以經(jīng)受熬糖時(shí)的高溫,不易發(fā)生分解,而使荷葉硬糖成品顏色保持明亮。隨著木糖醇添加量的繼續(xù)增加,荷葉硬糖的糖體變黏,開始有黏手、黏牙的情況出現(xiàn);同時(shí)荷葉硬糖糖體的顏色光澤度下降。這是因?yàn)槟咎谴伎伤苄缘?,僅使用木糖醇不能制成可塑性產(chǎn)品,硬糖成型能力下降,從而影響糖果的感官評(píng)分[19-20]。因此,木糖醇的最佳添加量為3 g。

    圖2 木糖醇添加量對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響Fig.2 Effect of xylitol addition on sensory evaluation of lotus leaf hard candy

    2.1.3 荷葉粉末添加量對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響

    從圖3 中可以看出,隨著荷葉粉末添加量的增大,荷葉硬糖的感官評(píng)分先增大后減少,當(dāng)荷葉粉末添加量為3 g 時(shí),荷葉硬糖的感官評(píng)分最高,為82.13 分,此時(shí)荷葉硬糖甜味純正醇厚適中,口感順滑,顏色呈現(xiàn)出光亮的墨綠色,硬度適中,具有鮮明的荷葉清香味。荷葉本身具有苦澀和清香的味道,在添加量為3 g 時(shí),苦澀的味道被糖類的甜味所掩蓋,且荷葉本身自帶的甘甜清香也最明朗。因此,荷葉粉末最佳添加量為3 g。

    圖3 荷葉粉末添加量對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響Fig.3 Effect of lotus leaf powder addition on sensory evaluation of lotus leaf hard candy

    2.2 響應(yīng)面試驗(yàn)

    在單因素試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,根據(jù)Box-Behnken 試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理,以感官評(píng)價(jià)為響應(yīng)值,以葡萄糖漿添加量、木糖醇添加量和荷葉粉末添加量作為自變量,利用Design-Expert 軟件進(jìn)行三因素三水平實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)[21],結(jié)果見表3(見下頁(yè))。本試驗(yàn)響應(yīng)面法,共17 個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)。

    表3 響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果Table 3 Response surface test design and results

    如表4(見下頁(yè))所示,研究各個(gè)試驗(yàn)因子對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)價(jià)的影響,通過響應(yīng)面統(tǒng)計(jì)分析得到回歸模型:Y=83.60+0.62A+1.50B+2.63C-1.75AB+0.50AC-0.25BC-7.55A2-3.80B2-5.55C2。該模型的P值小于0.000 1,說明該模型極顯著。失擬項(xiàng)P值為0.171 7,大于0.05,因此不顯著。說明該回歸模型與該實(shí)際試驗(yàn)有較好的擬合性,自變量與感官評(píng)分之間的關(guān)系顯著。相關(guān)系數(shù)R2為0.982 7,R2adj為0.960 5,表明響應(yīng)面法設(shè)計(jì)所得的回歸模型有效,預(yù)測(cè)效果較佳,該模型可以充分說明荷葉硬糖的工藝過程,因此可以利用該模型對(duì)荷葉硬糖成品的制作工藝進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。B、C、A2、B2、C2的P值均小于0.01,表明影響極顯著。其中,3 個(gè)單因素影響荷葉硬糖感官評(píng)分的順序?yàn)楹扇~粉末添加量(C)>木糖醇添加量(B)>葡萄糖漿添加量(A),即荷葉粉末添加量對(duì)感官評(píng)價(jià)的影響最為顯著。

    表4 荷葉硬糖工藝條件響應(yīng)曲面模型分析及方差分析Table 4 Response surface model analysis and variance analysis of lotus leaf hard candy process conditions

    根據(jù)Box-Behnken 試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理,得出各因素交互作用對(duì)荷葉硬糖感官評(píng)分影響的等高線圖和響應(yīng)面圖,如圖4 所示。交互項(xiàng)AB 對(duì)荷葉硬糖的感官評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)具有顯著影響(P<0.05),AC、BC 對(duì)荷葉硬糖的感官評(píng)分無顯著影響。

    經(jīng)Design-Expert 軟件處理后,分析得到荷葉硬糖的最佳配方:葡萄糖漿添加量15.06 g、木糖醇添加量3.18 g、荷葉粉末添加量3.23 g,此時(shí)感官評(píng)分為86.05 分。

    2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

    2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試

    將荷葉硬糖響應(yīng)面優(yōu)化配方的17 組數(shù)據(jù)導(dǎo)入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其中隨機(jī)抽取12 組數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練,剩余5 組數(shù)據(jù)用于模型測(cè)試。結(jié)果顯示,通過12 組數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,5 組預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的輸出值與實(shí)際值相對(duì)誤差小于1.5%,該模型擬合系數(shù)為0.963 7,僅有3.63%總變異不能用此模型解釋,表示該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)精度較好,可滿足荷葉功能性硬糖配方優(yōu)化的需要。

    2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最佳工藝的仿真優(yōu)化

    以響應(yīng)面試驗(yàn)17 組數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,通過改變其中1 種影響因素的數(shù)值,保持其他2 種影響因素?cái)?shù)值固定(如改變葡萄糖漿添加量,木糖醇添加量和荷葉粉末添加量保持不變),通過BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和優(yōu)化,生成各因素對(duì)提取綜合評(píng)分的連續(xù)曲線。根據(jù)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真優(yōu)化的荷葉功能性硬糖最優(yōu)配方為葡萄糖漿添加量15.3 g、木糖醇添加量3.3 g、荷葉粉末添加量2.8 g。在此條件下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)荷葉功能性硬糖感官評(píng)分為87.23 分。

    2.4 荷葉硬糖最佳配方的驗(yàn)證

    分別按照響應(yīng)面試驗(yàn)及BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化得到的最優(yōu)荷葉功能性硬糖配方進(jìn)行工藝驗(yàn)證(控制次數(shù)為3次),結(jié)果見表5。

    表5 響應(yīng)面法與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化結(jié)果比較Table 5 Comparison of optimization results between response surface method and BP neural network

    由表5 可知,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)選配方的綜合評(píng)分較高,且預(yù)測(cè)值與實(shí)際提取結(jié)果值相對(duì)誤差小于響應(yīng)面法,表明BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的配方更適用于工業(yè)化生產(chǎn)。因此,結(jié)合BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析,確定荷葉功能性硬糖最優(yōu)配方為葡萄糖漿添加量15.3 g、木糖醇添加量3.3 g、荷葉粉末添加量2.8 g。

    3 結(jié)論

    BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)方法相結(jié)合,能更好地利用已知信息對(duì)目標(biāo)尋優(yōu)及虛擬樣本進(jìn)行全面仿真試驗(yàn)。對(duì)于離散型數(shù)據(jù),用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型誤差小,可方便地進(jìn)行仿真、評(píng)估和優(yōu)化。本次試驗(yàn)在單因素試驗(yàn)基礎(chǔ)上,利用響應(yīng)面法優(yōu)化荷葉功能性硬糖的配方,并以響應(yīng)面試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值,對(duì)主要影響因素進(jìn)行仿真優(yōu)化。通過試驗(yàn)確定了荷葉硬糖的最優(yōu)配方為葡萄糖漿15.3 g,木糖醇3.3 g,荷葉粉末2.8 g,白砂糖37 g,水20 g。依此配方熬制出的荷葉硬糖成品品質(zhì)最佳,感官評(píng)分也最高,糖果呈現(xiàn)通透的墨綠色,顏色分布均勻且有光澤,味道醇厚,帶有荷葉的清香,堅(jiān)硬而脆,不黏牙。

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