基于神经网络算法的食用白醋发酵过程优化

发布时间：2022-01-09 19:59

　　以食用白醋的发酵过程条件为研究对象,以单影响因子对白醋发酵过程中醋酸度的影响数据和正交试验醋酸度检测数据为试验样本,建立白醋发酵条件和醋酸浓度之间的神经网络数据模型,对模型求解后得到白醋发酵条件的最佳组合方式。经过优化试验验证,预估白醋发酵醋酸度浓度与试验得到的醋酸浓度相对误差均值小于2.8%。利用神经网络进行白醋发酵过程优化,对白醋发酵优化结果的提高具有重要意义。 

【文章来源】：中国调味品. 2020,45(10)北大核心

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

白醋发酵样本制作工艺流程

为检测醋酸菌种子接种量对白醋发酵过程的影响，按照体积对3个三角瓶中分别接种，醋酸菌种子占比分别为5%、10%和15%，每种占比种子检测试验重复3次，醋酸菌接种量对白醋发酵影响曲线见图2。由图2可知，采用不同醋酸接种量的3个三角瓶中的白醋酸度变化幅度基本相同，在70h左右时均达到最大值，在相同的时间段，接种量为5%的三角瓶中白醋酸度最高。

为检测摇床转速对白醋发酵过程的影响，将相同的3个三角瓶分别放置在摇床上，摇床转速分别为150,180,210r/min。每个转速下重复进行3次试验，摇床转速对白醋发酵过程中酸度的影响曲线见图3。由图3可知，采用3种不同转速的摇床进行白醋发酵试验时，白醋酸度变化幅度基本相同，在70h左右时白醋酸度均达到最大值，在相同的时间段，摇床转速为210r/min时，白醋酸度变化最快。

【参考文献】：
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本文编号：3579349