【摘要】：為了提高蘋果脆片加工適宜性評價模型的準確性與適用性,本研究以來自全國7個主產(chǎn)區(qū)的21個主栽品種,共34份蘋果鮮果及制得的脆片樣本為研究對象,運用誤差反向傳播(Error back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡算法構(gòu)建了基于蘋果原料指標預測脆片綜合品質(zhì)(得分或等級)的學習模型,極大提高了對模型外蘋果樣本脆片加工適宜性預測的準確性。在此基礎上,為明確蘋果脆片單一品質(zhì)與相關原料特征物質(zhì)的量化關系,本研究篩選出19份品質(zhì)差異較大的蘋果脆片的鮮果樣本,運用多種線性與非線性統(tǒng)計分析方法鎖定了影響脆片主要品質(zhì)的關鍵果實因子,并構(gòu)建了多項關聯(lián)模型,從數(shù)據(jù)關聯(lián)角度明確了脆片品質(zhì)形成的基礎物質(zhì)。研究主要結(jié)論如下:(1)測定了蘋果脆片包括感官、理化與營養(yǎng)和加工品質(zhì)在內(nèi)的共17項品質(zhì)指標,綜合因子分析、相關性分析結(jié)果,篩選出6項蘋果脆片核心指標,即L*值、脆度、膨化度、可滴定酸、可溶性糖和粗蛋白。從消費者角度考慮,按照品質(zhì)重要程度:色澤質(zhì)構(gòu)風味營養(yǎng),設計層次分析結(jié)構(gòu),計算得出各核心指標權(quán)重值,確定脆片綜合品質(zhì)評價模型為Y_(綜合得分)=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。進一步計算、分級得到34個脆片樣本的綜合品質(zhì)得分與等級。(2)測定了蘋果鮮果22項指標,采用相關性分析,篩選出與脆片核心指標顯著相關的原料特征指標,分別為果形指數(shù)、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、粗纖維和總糖。篩選29份樣本以鮮果特征指標為輸入層,對應的蘋果脆片綜合得分或等級為輸出層,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習模型,可實現(xiàn)蘋果原料脆片加工適宜性的定量、定性預測;剩余5份樣本作為驗證樣本,檢驗模型預測的準確率。該方法建立的學習模型有較高的預測準確性與穩(wěn)定性,變換學習樣本得到的3個學習模型對驗證樣本的預測準確率均在90%以上。(3)篩選出19份品質(zhì)差異較大的蘋果脆片的鮮果樣本,測定了鮮果基礎、單體類(單糖、有機酸、氨基酸、單酚和果膠)特征指標,運用多種關聯(lián)分析方法與脆片品質(zhì)(色澤、質(zhì)構(gòu)和風味)指標進行關聯(lián)模型構(gòu)建。相關性分析與逐步線性回歸在0.05水平上確定了可進行關聯(lián)分析的8個脆片品質(zhì)指標即脆片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,同時確定各脆片品質(zhì)指標的相關果實因子及其線性權(quán)重值。基于散點圖擬合、回歸分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡等多種關聯(lián)分析方法構(gòu)建了8個脆片品質(zhì)預測模型,選用額外4個樣本的數(shù)據(jù)進行驗證,所構(gòu)建的7個脆片品質(zhì)指標預測模型預測值與實測值之間的線性相關系數(shù)超過0.88,表明篩選的果實因子合理且構(gòu)建的關聯(lián)模型擬合效果好,關聯(lián)模型用于分析原料特征物質(zhì)與脆片品質(zhì)關系合理、準確、直觀。
【圖文】：

技術(shù)路線圖

蘋果脆片圖片
【學位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)科學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TS255.3

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本文編號：2652164