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BP神经网络法预测豆腐衣成膜质量和得率

Application of back propagation neural network for predicting the film properties and yield of yuba

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【作者】 单良金青哲周胜利欧锦强王兴国

【Author】 SHAN Liang~1 JIN Qing-zhe~1 ZHOU Shen-li~2 OU Jing-qiang~2 WANG Xing-guo~1 1.School of Food Science and Technology,Southern Yangtze University,State Key Laboratory of Food Science and Technology,Jiangsu Wuxi 214122,China;2.East Ocean Cereal and Oil Industrial(Zhangjiagang)Co.,Ltd.,Jiangsu Zhangjiagang 215634,China

【机构】 江南大学食品学院食品科学与技术国家重点实验室东海粮油工业(张家港)有限公司江南大学食品学院食品科学与技术国家重点实验室 江苏无锡214122江苏无锡江苏张家港215634

【摘要】 大豆组分和pH影响豆腐衣形成过程,研究豆浆蒸煮过程中不同糖/蛋白、脂肪/蛋白水平和不同pH对豆腐衣成膜质量和得率影响,建立BP神经网络模型,可较好拟合及预测组分及pH变化对豆腐衣成膜影响。

【Abstract】 The composition of the soybean and environmental pH had great effects on the mechanical properties and yield of yuba.The contents of protein,fat,soluble sugar and soluble solids vary with the heating time.A back propagation neural network system(ANNS)was built to define the resulting yuba quality and yield as affectde by fat/protein ratio,sugar/protein ratio and pH conditions.The system thus established presented saisfactory results in both fitting and forecasting capacity.

【关键词】 豆腐衣BP神经网络成膜质量得率
【Key words】 yubaBP neural networkfilm propertiesyield
【基金】 国家“十五”重点科技攻关项目(2001BA501A04)资助课题
  • 【分类号】TS214.2
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】91
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