本文主要研究内容
作者张彪（2019）在《苹果脆片加工适宜性评价与原料特征物质关联模型研究》一文中研究指出：为了提高苹果脆片加工适宜性评价模型的准确性与适用性,本研究以来自全国7个主产区的21个主栽品种,共34份苹果鲜果及制得的脆片样本为研究对象,运用误差反向传播（Error back propagation,BP）神经网络算法构建了基于苹果原料指标预测脆片综合品质（得分或等级）的学习模型,极大提高了对模型外苹果样本脆片加工适宜性预测的准确性。在此基础上,为明确苹果脆片单一品质与相关原料特征物质的量化关系,本研究筛选出19份品质差异较大的苹果脆片的鲜果样本,运用多种线性与非线性统计分析方法锁定了影响脆片主要品质的关键果实因子,并构建了多项关联模型,从数据关联角度明确了脆片品质形成的基础物质。研究主要结论如下:（1）测定了苹果脆片包括感官、理化与营养和加工品质在内的共17项品质指标,综合因子分析、相关性分析结果,筛选出6项苹果脆片核心指标,即L*值、脆度、膨化度、可滴定酸、可溶性糖和粗蛋白。从消费者角度考虑,按照品质重要程度:色泽>质构>风味>营养,设计层次分析结构,计算得出各核心指标权重值,确定脆片综合品质评价模型为Y综合得分=L*值×0.3724+脆度×0.2665+膨化度×0.1583+可滴定酸×0.0890+可溶性糖×0.0569+粗蛋白×0.0569。进一步计算、分级得到34个脆片样本的综合品质得分与等级。（2）测定了苹果鲜果22项指标,采用相关性分析,筛选出与脆片核心指标显著相关的原料特征指标,分别为果形指数、果肉a*值、pH值、可滴定酸、Vc、果核比例、粗蛋白、果肉b*值、密度、可溶性固形物、粗纤维和总糖。筛选29份样本以鲜果特征指标为输入层,对应的苹果脆片综合得分或等级为输出层,建立BP神经网络学习模型,可实现苹果原料脆片加工适宜性的定量、定性预测;剩余5份样本作为验证样本,检验模型预测的准确率。该方法建立的学习模型有较高的预测准确性与稳定性,变换学习样本得到的3个学习模型对验证样本的预测准确率均在90%以上。（3）筛选出19份品质差异较大的苹果脆片的鲜果样本,测定了鲜果基础、单体类（单糖、有机酸、氨基酸、单酚和果胶）特征指标,运用多种关联分析方法与脆片品质（色泽、质构和风味）指标进行关联模型构建。相关性分析与逐步线性回归在0.05水平上确定了可进行关联分析的8个脆片品质指标即脆片L*值、a*值、b*值、脆度、硬度、可溶性固形物、可溶性糖和可滴定酸,同时确定各脆片品质指标的相关果实因子及其线性权重值。基于散点图拟合、回归分析、BP神经网络等多种关联分析方法构建了8个脆片品质预测模型,选用额外4个样本的数据进行验证,所构建的7个脆片品质指标预测模型预测值与实测值之间的线性相关系数超过0.88,表明筛选的果实因子合理且构建的关联模型拟合效果好,关联模型用于分析原料特征物质与脆片品质关系合理、准确、直观。
Abstract
wei le di gao ping guo cui pian jia gong kuo yi xing ping jia mo xing de zhun que xing yu kuo yong xing ,ben yan jiu yi lai zi quan guo 7ge zhu chan ou de 21ge zhu zai pin chong ,gong 34fen ping guo xian guo ji zhi de de cui pian yang ben wei yan jiu dui xiang ,yun yong wu cha fan xiang chuan bo （Error back propagation,BP）shen jing wang lao suan fa gou jian le ji yu ping guo yuan liao zhi biao yu ce cui pian zeng ge pin zhi （de fen huo deng ji ）de xue xi mo xing ,ji da di gao le dui mo xing wai ping guo yang ben cui pian jia gong kuo yi xing yu ce de zhun que xing 。zai ci ji chu shang ,wei ming que ping guo cui pian chan yi pin zhi yu xiang guan yuan liao te zheng wu zhi de liang hua guan ji ,ben yan jiu shai shua chu 19fen pin zhi cha yi jiao da de ping guo cui pian de xian guo yang ben ,yun yong duo chong xian xing yu fei xian xing tong ji fen xi fang fa suo ding le ying xiang cui pian zhu yao pin zhi de guan jian guo shi yin zi ,bing gou jian le duo xiang guan lian mo xing ,cong shu ju guan lian jiao du ming que le cui pian pin zhi xing cheng de ji chu wu zhi 。yan jiu zhu yao jie lun ru xia :（1）ce ding le ping guo cui pian bao gua gan guan 、li hua yu ying yang he jia gong pin zhi zai nei de gong 17xiang pin zhi zhi biao ,zeng ge yin zi fen xi 、xiang guan xing fen xi jie guo ,shai shua chu 6xiang ping guo cui pian he xin zhi biao ,ji L*zhi 、cui du 、peng hua du 、ke di ding suan 、ke rong xing tang he cu dan bai 。cong xiao fei zhe jiao du kao lv ,an zhao pin zhi chong yao cheng du :se ze >zhi gou >feng wei >ying yang ,she ji ceng ci fen xi jie gou ,ji suan de chu ge he xin zhi biao quan chong zhi ,que ding cui pian zeng ge pin zhi ping jia mo xing wei Yzeng ge de fen =L*zhi ×0.3724+cui du ×0.2665+peng hua du ×0.1583+ke di ding suan ×0.0890+ke rong xing tang ×0.0569+cu dan bai ×0.0569。jin yi bu ji suan 、fen ji de dao 34ge cui pian yang ben de zeng ge pin zhi de fen yu deng ji 。（2）ce ding le ping guo xian guo 22xiang zhi biao ,cai yong xiang guan xing fen xi ,shai shua chu yu cui pian he xin zhi biao xian zhe xiang guan de yuan liao te zheng zhi biao ,fen bie wei guo xing zhi shu 、guo rou a*zhi 、pHzhi 、ke di ding suan 、Vc、guo he bi li 、cu dan bai 、guo rou b*zhi 、mi du 、ke rong xing gu xing wu 、cu qian wei he zong tang 。shai shua 29fen yang ben yi xian guo te zheng zhi biao wei shu ru ceng ,dui ying de ping guo cui pian zeng ge de fen huo deng ji wei shu chu ceng ,jian li BPshen jing wang lao xue xi mo xing ,ke shi xian ping guo yuan liao cui pian jia gong kuo yi xing de ding liang 、ding xing yu ce ;sheng yu 5fen yang ben zuo wei yan zheng yang ben ,jian yan mo xing yu ce de zhun que lv 。gai fang fa jian li de xue xi mo xing you jiao gao de yu ce zhun que xing yu wen ding xing ,bian huan xue xi yang ben de dao de 3ge xue xi mo xing dui yan zheng yang ben de yu ce zhun que lv jun zai 90%yi shang 。（3）shai shua chu 19fen pin zhi cha yi jiao da de ping guo cui pian de xian guo yang ben ,ce ding le xian guo ji chu 、chan ti lei （chan tang 、you ji suan 、an ji suan 、chan fen he guo jiao ）te zheng zhi biao ,yun yong duo chong guan lian fen xi fang fa yu cui pian pin zhi （se ze 、zhi gou he feng wei ）zhi biao jin hang guan lian mo xing gou jian 。xiang guan xing fen xi yu zhu bu xian xing hui gui zai 0.05shui ping shang que ding le ke jin hang guan lian fen xi de 8ge cui pian pin zhi zhi biao ji cui pian L*zhi 、a*zhi 、b*zhi 、cui du 、ying du 、ke rong xing gu xing wu 、ke rong xing tang he ke di ding suan ,tong shi que ding ge cui pian pin zhi zhi biao de xiang guan guo shi yin zi ji ji xian xing quan chong zhi 。ji yu san dian tu ni ge 、hui gui fen xi 、BPshen jing wang lao deng duo chong guan lian fen xi fang fa gou jian le 8ge cui pian pin zhi yu ce mo xing ,shua yong e wai 4ge yang ben de shu ju jin hang yan zheng ,suo gou jian de 7ge cui pian pin zhi zhi biao yu ce mo xing yu ce zhi yu shi ce zhi zhi jian de xian xing xiang guan ji shu chao guo 0.88,biao ming shai shua de guo shi yin zi ge li ju gou jian de guan lian mo xing ni ge xiao guo hao ,guan lian mo xing yong yu fen xi yuan liao te zheng wu zhi yu cui pian pin zhi guan ji ge li 、zhun que 、zhi guan 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中国农业科学院的张彪，发表于刊物中国农业科学院2019-07-05论文，是一篇关于苹果论文,脆片论文,统计分析方法论文,适宜性评价论文,关联模型论文,中国农业科学院2019-07-05论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国农业科学院2019-07-05论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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