基于人工神经网络优化黑木耳红枣发酵乳及其抗氧化分析

作者：张剑林; 张亮亮; 姜露熙; 裴龙英; 王寒博; 孙博; 梁睿武; 房丹丹^*

来源：食品研究与开发, 2023, 44(05): 141-147.

• 黑木耳红枣发酵乳
• Box-Behnken试验设计
• 拟合模型
• 神经网络
• 抗氧化

该研究基于人工神经网络和遗传算法，对黑木耳红枣发酵乳发酵工艺进行优化，在此基础上分析其抗氧化特性。在单因素试验的基础上，通过Box-Behnken试验设计不同因素条件下黑木耳红枣发酵乳的酸度，以此构建人工神经网络优化模型，其模型拟合度达到0.991 12。结合遗传算法对黑木耳发酵乳进行127次迭代后，求得其最佳工艺条件为黑木耳红枣汁与鲜牛乳体积比3∶2.1、发酵温度38.8℃、发酵时间36.6 h、接种量6.70%，此条件下酸度最佳为75.12°T，试验预测值与实际值无显著差异，表明网络模型结果准确；此条件下，黑木耳红枣发酵乳的DPPH自由基、羟基自由基清除率比发酵前分别提高12.04%、13.52%。