腐竹是在加热过程中形成于浆液表面的蛋白质-脂肪膜,富含大豆蛋白、卵磷脂、氨基酸等多种营养成分,具有提高免疫力、防止血管硬化、抗氧化等功能,深受消费者喜爱[1]。传统干腐竹烘干工艺复杂、质地干脆易断裂,烹饪前需较长时间复水,具有一定的局限性。相比之下,鲜腐竹不仅保持了豆制品的柔软质地和营养价值,且无需泡发、烹饪简单、食用方便,提高了消费者接受度。但鲜腐竹水分含量超过50%,贮藏过程极其易腐败变质,冷藏条件下贮藏期4～6 d,常温条件下仅可保存1～2 d,严重制约了产品的市场发展[2]。因此在腐竹加工过程中需合理使用保鲜技术,以延长腐竹贮藏期。
当前鲜腐竹保鲜技术主要围绕单一或简单复配的保鲜剂体系展开,存在明显的局限性。根据现有研究,腐竹保鲜技术主要分为三类:化学防腐剂、天然提取物和物理杀菌技术。在化学防腐剂方面,有研究表明按质量分数添加0.15% 丙酸钠、0.10% 丙酸钙、0.08% 双乙酸钠,在7 ℃和17 ℃条件下可以延长鲜腐竹保藏期[3]。这些化学防腐剂虽有一定效果,但存在食品安全隐患且不符合当前消费者对“清洁标签”食品的需求。
相比传统的化学保鲜剂,天然保鲜剂具有天然、安全、效果好等优点。其中,壳聚糖盐酸盐(chitosan hydrochloride,CHC)是一种食品级亲水的多糖类生物聚合物,具有抗氧化性和抑菌性,可以破坏微生物细胞膜的完整性[4]。GE等[5]制备了CHC、羧甲基壳聚糖和花青素的纳米复合物以提高花青素的稳定性,发现该纳米复合物可有效保护花青素。ε-聚赖氨酸盐酸盐(ε-polylysine hydrochloride,ε-PLH)是微生物发酵产生的一种天然存在的广谱抗菌肽,具有耐酸碱、耐热和水溶性强等优势,可以有效干扰细菌、酵母和真菌等微生物和病毒的代谢[6]。魏奇等[7] 研究发现,4 ℃下质量浓度为0.30 g/L的ε-PLH对假单胞菌生长的抑制作用最佳,保鲜性能最优。另外,乳酸链球菌素(Nisin)是一种由乳酸乳球菌亚种产生的抗菌肽,对大部分革兰氏阳性细菌(尤其芽孢杆菌)具有抑菌性,在酸性环境下极稳定,被广泛用作食品防腐剂[8]。张小敏等[9]探究壳聚糖协同Nisin抑菌剂对源自轻腌大黄鱼的抗菌能力,发现当鱼汁中壳聚糖质量浓度为亚抑菌质量浓度时,抑菌效果随复合Nisin质量浓度升高而增强。本研究发现,CHC、ε-PLH、Nisin复合可以形成多重抑菌机制。这种复配策略不仅突破了单一保鲜剂的效能瓶颈,更重要的是,通过精准调控各组分的质量浓度配比,可协同放大整体抑菌效果。该发现为此试验复合保鲜剂的优化设计提供了重要依据。
现有研究对鲜腐竹保鲜效果的评价主要集中于菌落总数和感官品质等基础指标,通过定期采样获取指标数据,仅能反映离散时间点的品质状态,难以连续预测货架期。反向传播-人工神经网络(back propagation-artificial neural network,BP-ANN)作为一种强大的非线性建模工具,已在多个领域展现出卓越的预测与优化能力,如ZHANG等[10]采用了3种模型进行数据训练和验证,发现BP-ANN模型在预测黄瓜和草莓的品质指标上具有最高的预测精度。
故本实验针对鲜腐竹贮藏中微生物腐败、蛋白质分解与脂肪氧化的协同劣变难题,采用不同浓度及配方的保鲜剂(CHC、ε-PLH和Nisin)浸泡处理鲜腐竹,利用单因素和复配实验,利用感官评价、pH值、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)值、硫代巴比妥酸(thiobarbituric acid,TBA)值、菌落总数等五维评价体系,首创将BP-ANN模型应用于腐竹保鲜领域,显著提升了对腐竹品质劣变过程的解析精度,用函数精准优化计算双维度动态数据,智能分析腐竹贮藏过程中品质变化机理,实现常温条件下对长期贮藏品质指标的高精度预测,以期为鲜腐竹的保鲜技术提供理论依据,为其他高水分豆制品(鲜豆腐、豆皮等)保鲜提供智能建模范式。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
鲜腐竹,广东润泽食品有限公司;CHC、ε-PLH,山东科源生化有限公司;Nisin,山东元泰生物有限公司;甲基红指示剂、溴甲酚绿指示剂,天津基准化学试剂有限公司;三氯乙酸、乙二胺四乙酸二钠、thiobarbituric acid,TBA,国药集团化学试剂有限公司;平板计数琼脂(plate counting agar,PCA),广东环凯微生物科技有限公司。
1.2 仪器与设备
LRH-150-S恒温恒湿培养箱,广东省医疗器械厂;TDL-5-A离心机,上海安亭科技仪器厂;PHS-25 pH测定仪,上海虹益仪器仪表有限公司;S54分光光度计,上海棱光科技;KDN-103F自动定氮仪,上海纤检仪器有限公司;立式高压蒸汽灭菌锅,上海申安医疗器械厂。
1.3 实验方法
1.3.1 腐竹前处理
无菌条件下将干腐竹分别用不同浓度的CHC、ε-PLH和Nisin保鲜剂溶液浸泡复水,以等量无菌去离子水浸泡的干腐竹为对照组。所有样品浸泡3.5 h后,捞出、沥干后真空包装,85 ℃高温水浴杀菌30 min。制成的湿腐竹样品置于25 ℃环境下密封、避光保存,每隔2 d取样1次分别测定相关指标。
1.3.2 天然保鲜剂配制
根据CHC、ε-PLH、Nisin限量要求,以豆浆质量为基础,分别设定CHC的添加量为0.50%、1.00%、1.50%(质量分数,下同),ε-PLH的添加量为0.02%、0.03%、0.04%,Nisin的添加量为1.00%、2.00%、3.00%,制成保鲜液浸泡腐竹,并根据单因素试验结果选取最优浓度进行相关指标的检测(均为质量分数配比)。
1.3.3 感官评价方法
参照GB 2712—2014《食品安全国家标准 豆制品》并稍作修改。具体评分标准请见电子版增强出版附表1(https://doi.org/10.13995/j.cnki.11-1802/ts.043703,下同)。
表1 不同实验组中CHC、ε-PLH、Nisin的浓度与配比
Table 1 Concentration and proportion of CHC,ε-PLH and Nisin in different experimental groups
注:表中“—”表示本组内该保鲜剂未添加。
1.3.4 腐竹pH值的测定
取10 g样品打碎,与50 mL去离子水在常温下1 500 r/min搅拌,20 min后,用pH测定仪测定。
1.3.5 腐竹TVB-N值的测定
参照GB 5009.228—2016《食品安全国家标准 食品中挥发性盐基氮的测定》进行,选用半微量定氮法。
1.3.6 腐竹TBA值的测定
参照GB 5009.181—2016《食品安全国家标准食品中丙二醛的测定》进行测定,选用分光光度法。所用标准曲线为y=1.528 6x +0.012。
以样品空白调节零点后,使用紫外-可见分光光度计于532 nm处进行吸光度测定。
1.3.7 微生物菌落总数的测定
参照GB 4789.2—2022《食品安全国家标准 食品微生物学检验 菌落总数测定》选取3个稀释倍数测定。
1.3.8 BP-ANN模型的构建
建立一种基于理化指标的BP模型预测保藏期鲜腐竹的多种品质变化,由输入层(感官评价、pH值、TVB-N值、TBA值)、输出层(菌落总数)以及隐藏层组成。使用均值-方差标准化将数据量纲标准化,具体见公式(1):
式中:
,标准化后数据;Xi,原数据;mean(Xn),原数据序列平均值;Var(Xn),原数据序列方差。
在神经网络模型建立中,筛选神经元数量和,预测训练集和测试集结果。基于梯度下降法找到收敛速度快,计算速度快、符合本试验的激活函数。拟合过程中保持学习率为0.1,动量系数为0.5,进行1 000次迭代。迭代过程出现过拟合自动提前终止训练[10]。
回归模型建立后,以决定系数(coefficient of determination of the prediction set,R2)、均方根误差(root mean square error,RMSE)评价模型的预测效果,均方误差(mean square error,MSE)作为损失函数,衡量模型输出与实际结果的差异,以优化网络参数。计算同上。
1.4 数据处理
重复测定3次及以上,记录平均值及标准差,即SPSS及Origin 2021软件进行数据分析和绘图。
2 结果与分析
2.1 单一保鲜剂对鲜腐竹品质的影响分析
2.1.1 CHC对鲜腐竹pH值和感官评价的影响分析
腐竹在加工和贮存过程中,可能会因各种因素如微生物代谢、脂肪氧化等产生一些酸性物质,导致pH值下降,pH值变化可间接反映其品质变化。CHC能够在腐竹表面形成一层均匀、致密的保护膜,阻止外界环境中的酸性气体与腐竹接触,抑制细菌的生长繁殖(对大肠杆菌及金黄葡萄球菌抑菌率高于90%)[11]。如图1-a所示,0～4 d内0.5%和1%CHC保鲜剂处理组的样品pH值随着贮藏期延长均呈现快速下降趋势,而1.5%的样品组变化不明显,表明高浓度的CHC保鲜剂的防腐保鲜效果最好;这主要是由于高浓度CHC具有更好的阻隔效果,同时部分CHC可与这些酸性物质发生中和反应,抑制了 pH值的下降[9]。
图1 CHC保鲜剂浸泡腐竹在贮藏过程中pH值和感官品质的变化
Fig.1 Changes of pH value and sensory quality of yuba soaked in CHC preservative during storage
a-不同贮藏时间的腐竹pH值变化;b-腐竹浸泡第4天的感官评价
发现随着贮藏期的延长,CHC组放置至6 d多数样品有明显腐败气味,因此采用贮藏第4天的样品构建风味轮廓图评价腐竹样品的品质状态,结果如图1-b所示。随着CHC浓度的增加,鲜腐竹的各项感官评分呈现升高的趋势,当保鲜液为1.5% 时,其状态和气味均保持良好,色泽方面相较于低浓度保鲜剂表现出明显优势。综上所述,1.5%的CHC保鲜剂具有更好的保鲜效果,将此添加量应用于后续的复配研究。
2.1.2 ε-PLH对鲜腐竹pH值和感官评价的影响分析
ε-PLH是由白色链霉菌固态发酵培养分离出来的一种天然抗菌肽,对细菌、酵母和真菌等微生物和病毒均具有较强的抑制作用。如图2-a所示,随着贮藏时间的延长,各ε-PLH保鲜组样品的pH值变化趋势基本一致,0.03% ε-PLH保鲜剂组的pH值变化较为剧烈,0.04% ε-PLH保鲜剂组的pH值最为稳定,且在贮藏第8天后样品的腐败程度较低,呈现较好的保鲜效果。贮藏前4 d过程中,ε-PLH释放H+ 离子导致样品pH值下降[12];至第6天pH值升高,推测源于蛋白质等成分中和部分H+,产生缓冲效果生成碱性物质;第8天因微生物生长代谢,其分泌的乳酸等酸类物质积累,pH值显著回落[13]。此样品组在贮藏过程中保鲜效果较为显著,因贮存期0～6 d样品感官评分没有明显区别且第10天涨袋,故选取贮藏期8 d的感官结果进行分析。如图2-b所示,0.04%的ε-PLH保鲜剂处理的鲜腐竹样品在贮藏期中表现出优良的保鲜特性,其与0.02% 和0.03% 的ε-PLH保鲜组样品状态方面评分较接近,但在色泽、气味方面均呈现显著优势,尤其0.04% ε-PLH保鲜组的平均色泽评分至第8天仍能保持在16分以上。综上所述,0.04%的ε-PLH保鲜剂具有更好的保鲜效果,故后续的复配研究采用此浓度。
图2 ε-PLH保鲜剂浸泡腐竹在贮藏过程中pH值和感官品质的变化
Fig.2 Changes of pH value and sensory quality of yuba soaked inε-PLH preservative during storage
a-不同贮藏时间的腐竹pH值变化;b-腐竹浸泡第8天的感官评价
2.1.3 Nisin对鲜腐竹pH值和感官评价的影响分析
Nisin是由乳酸菌核糖体合成的一种多肽或蛋白质,对同种或种属关系较近的细菌具有抑制作用。图3-a中,2.00%和3.00%的Nisin保鲜液浸泡样品后,因浓度较高在初始阶段即对腐竹的pH值产生影响,处理第0～2天2.00%和3.00%保鲜组的pH值即从初始6.45±0.03上升至6.60±0.2;第2天后Nisin全浓度保鲜组在贮藏过程中基本均呈现逐步酸化趋势,这可能是因为浓度较高抑制了蛋白酶活性,阻碍了腐竹中蛋白质的正常分解代谢,产酸反应增强[14]。如图3-b所示,经1.00% Nisin保鲜液处理的鲜腐竹在6 d的贮藏期内展现出最优感官品质,其色泽、气味、状态3方面的感官评分均显著高于2.00%和3.00%的Nisin保鲜组。1.00%的Nisin保鲜组腐竹样品硬度和弹性与新鲜对照组样品最为接近,证实该浓度能更有效维持腐竹的质地特性。结合感官评价的结果,添加量为1.00% 的Nisin保鲜液,更适合用于腐竹的保鲜处理。
图3 Nisin保鲜剂浸泡腐竹在贮藏过程中pH值和感官品质的变化
Fig.3 Changes of pH value and sensory quality of yuba soaked in Nisin preservative during storage
a-不同贮藏时间的腐竹pH值变化;b-腐竹浸泡第6天的感官评价
2.2 保鲜剂对鲜腐竹品质的影响分析
2.2.1 保鲜剂配比选择
根据单因素试验的结果,单因素最佳质量分数分别为CHC 1.50%,ε-PLH 0.04%、Nisin 1.00%。基于此对保鲜剂浓度进行配比,8组样品保鲜剂配比如表1所示。
2.2.2 保鲜剂复配对鲜腐竹感官评价的影响分析
经单因素分析,发现保鲜剂复配配比对腐竹感官指标会产生显著影响,对配比筛选后的各保鲜剂处理组进行制备及贮藏期感官指标测定,其色泽、气味、状态及感官综合评分等感官指标均呈现显著的时间性衰减趋势,总体趋势为三元复配>二元复配>单一添加>对照组(图4)。
图4 优选单因素保鲜剂及其复配保鲜剂的鲜腐竹感官指标随贮藏时间的变化
Fig.4 Changes of sensory indexes of fresh yuba with storage time by optimizing single factor preservative and it’s compound preservative
注:不同大写字母表示同一天数不同保鲜组间差异显著(P <0.05);小写字母表示同一保鲜组不同天数间差异显著(P <0.05)。a-色泽评分;b-气味评分;c-状态评分;d-感官评价总分
如图4-d所示,贮藏第0天时,所有保鲜处理组与对照组感官评价无显著差异(P >0.05),表明保鲜剂浸泡处理基本未引起腐竹初始品质变化。贮藏期内,各处理组出现阶梯型劣变,5～8组复配保鲜组感官评分下降幅度均小于单因素组及对照组,尤其是三元复配的第8组。如图4-a所示,感官指标的色泽方面,复配组第8～10天保持效果优于单因素组和对照组,7、8组腐竹色泽淡黄,透明度偏好,仅存在少许浑浊;图4-b中气味方面6～8组都呈现明显优势,尤其第8组贮藏期结束时气味保持良好,豆香味较浓,酸败味微弱;图4-c所示的状态评分受操作影响较大,至贮藏期结束复配组整体评分优于单因素组及对照组。
从贮藏第8天开始,复配保鲜组各感官品质都存在明显优势,第8组的色泽、气味、状态及感官综合评分等感官指标均显著优于其他7组,尤其气味方面的感官维持效果最佳。这可能是由于CHC对大肠杆菌抑菌率超过90%,ε-PLH对细菌、酵母和真菌等微生物和病毒有较强的抑制作用,Nisin可以抑制同种或种属关系较近的细菌,其最优浓度的保鲜剂三元复配能够抑制大多数腐败菌的繁殖,故1.50% CHC +0.04% ε-PLH +1.00% Nisin的复配保鲜剂对腐竹样品的保鲜效果最为显著。
2.2.3 保鲜剂复配对鲜腐竹pH值的影响分析
腐竹样品均为真空包装,随着真空常温环境下贮藏时间延长,厌氧菌大量繁殖产酸,pH值总体呈现下降趋势[15],测定不同保鲜液处理的腐竹样品在贮藏期第0天和第10天的pH差值初步判断样品的变质情况。如图5所示,各保鲜组pH变化量呈现显著组间差异。在25 ℃贮藏期间,保鲜剂处理组的2～8组的ΔpH均小于空白对照1组,二元及三元复配的5～8组的ΔpH均在0.7范围内。第8组的三元复配保鲜剂可以有效抑制微生物的生长代谢,全链控制腐败菌的繁殖,减少乳酸等酸类物质积累,样品酸化趋势可以得到有效控制,故该保鲜组pH值变化极为稳定,其贮藏期第10天的样品pH值为6.36,贮藏期第1～10天的ΔpH仅0.07,明显优于其他所有7个保鲜剂处理组。
图5 复配保鲜剂ΔpH值
Fig.5 ΔpH value of compound preservative
注:不同大写字母表示不同保鲜组间差异显著(P <0.05)。
2.2.4 保鲜剂复配对鲜腐竹TVB-N和TBA值的影响分析
TVB-N值是衡量食品腐败变质的重要指标,蛋白质在微生物及内源酶的催化作用下被分解为胺类及含氮化合物等有毒的小分子物质,其以TVB-N的形式存在,可间接反映氨基酸的破坏程度。如图6-a所示,所测的保鲜组样品的TVB-N值随着贮存时间延长而升高,说明所有保鲜剂处理组样品均发生不同程度的腐败[16-17]。贮藏0 d时,腐竹样品的初始TVB-N值均在5 mg/100 g左右,且保鲜组的TVB-N值均低于对照组。贮藏期间,所有样品的TVB-N值均有不同程度的上升,其中对照组上升最显著,在第2天时TVB-N值已接近20 mg/100 g,同时样品产生不良气味,失去食用价值。相对于空白对照组,其余保鲜组样品均可降低腐竹样品的TVB-N值,且二元及三元复配效果显著,第8组三元复配至贮藏第8天才出现较明显上涨,至第10天仍能保持在10 mg/100 g以下。贮藏期结束时,三元复配组样品TVB-N值均小于10 mg/100 g,说明该组样品的新鲜度维持在较高水平,该复配浓度组合能有效抑制蛋白质的分解速度,减缓TVB-N值上升趋势。因此判断,1.50% CHC +0.04% ε-PLH +1.00% Nisin的复配保鲜剂可以有效减缓贮藏期内样品蛋白质的变质。
图6 不同保鲜剂处理鲜腐竹在贮藏过程中的变化
Fig.6 Changes of fresh yuba treated with different preservation agents during storage
a-TVB-N值的变化;b-TBA值的变化
TBA值是食物中的不饱和脂肪酸在氧化变质过程中分解生成的一种过氧化生成物,TBA的含量会随着食品氧化变质的加深而提高,可以以此判定富含油脂食品的氧化稳定性[18]。成品腐竹中油脂含量超过20%,因此有必要监测贮藏过程中TBA值的变化。如图6-b所示,各保鲜组在25 ℃贮藏过程中,随着贮藏时间的延长,其TBA值整体呈现增加的趋势,所有样品中的脂肪均发生不同程度的氧化变质。其中,对照组第2天开始氧化严重,出现明显脂肪酸败现象,复配组在第4天内TBA值均低于单因素组。第4天后所有保鲜组脂肪氧化速度加快,表现出较明显差异,至第6天时6～ 8组仍能将TBA值保持在2.2 mg/kg内。而第8组到贮藏期结束后,TBA值涨幅较小,整体趋势稳定,在全贮藏期内第8组TBA最大值仅有2.16 mg/kg,对照组的TBA值是第8组的1.47倍。
贮藏期间,8组鲜食腐竹TBA值呈现先增加后减少的趋势,可能是因为贮藏初期不饱和脂肪酸接触氧气,加之高温条件,脂质主要发生过氧化反应,造成TBA积累[19]。从第6天开始,保鲜组检测TBA值陆续下降,TBA可能与蛋白质发生了反应,氧化分解为其他物质;也可能是保鲜液中抗氧化成分或腐竹中内源性抗氧化成分(如维生素C、大豆异黄酮等)发挥作用,中和TBA并减少其生成[20]。
2.3 最优复配保鲜剂对鲜腐竹菌落总数的影响分析
鲜腐竹中富含水分和各种营养成分,在贮藏过程中易造成微生物大量滋生,尤其在常温条件下,其腐败变质的速度显著加快,菌落总数超过5 CFU/g即视为不宜食用。
图7分别为贮藏过程中空白组1及第8复配组菌落总数值的变化。由图7可看出,随着贮藏时间的延长,对照组及复配组菌落总数均呈持续增长趋势。保鲜剂浸泡处理后第0～4天,复配组菌落总数显著低于对照组,其中第2～4天差距较大。对照组在贮藏第2天前已超过GB/T 22106—2008《非发酵豆制品》的菌落总数规定值,三元复配组接近第6天达到限量规定,故1.5% CHC +0.04% ε-PLH +1% Nisin复配的保鲜液浸泡处理有显著杀菌效果,可以延长常温下贮藏期4 d。
图7 最佳保鲜组菌落总数随贮藏时间的变化
Fig.7 Dynamic changes of total viable count in optimally preserved yuba throughout storage
相较于张玉[3]的鲜腐竹保鲜剂配方,通过添加0.15%丙酸钠、0.10% 丙酸钙和0.08% 双乙酸钠复配可以在17 ℃下保藏9 d。本研究的多重保鲜复配体系完全摒弃化学合成成分,采用天然物质从根本上规避了化学残留风险,在更接近实际流通环境的常温条件下,展现出良好的保鲜效能。对比相同操作下未添加任何保鲜剂的对照组(常温25 ℃下贮藏期极短,平均仅能贮藏1.5～2 d),应用天然复配体系可将鲜腐竹的贮藏期有效提升至少200%。这一突破性进展充分体现了该天然复配体系在实际应用温度下强大的保鲜效力。
2.4 BP-ANN模型的构建分析
BP-ANN模型是食品产品数据分析中应用最广泛的多层前馈人工神经网络之一。该模型由多层节点组成,即输入层、隐含层、输出层,基于误差反向传播算法,通过迭代训练的预测误差调整神经网络权值和阈值,从而使预测输出渐进式逼近期望输出[21]。BP-ANN模型可以通过多个神经元和激活函数,有效揭示多个指标(如pH、TVB-N等)与菌落总数间的非线性关联,可以在系统内部机制未知的情况下基于有限的测定数据对状态进行预测、预警,突破传统线性模型在处理复杂非线性问题时的理论局限[22]。
在揭示多重抑菌机制的基础上,本研究进一步聚焦于腐竹货架期品质变化的预测,采用RELU激活函数构建含有10个神经元的隐含层结构(结构图如电子版增强出版附图1所示),以感官评价、ΔpH、TVB-N值及TBA值为输入层,菌落总数为输出层。通过拓展迭代次数实现神经网络优化,使输出结果接近实际检测值。经模型训练与验证阶段优化的BP-ANN模型,用测试集数据对模型的精度进行评价,验证模型性能[23]。将所有的样本集划分为测试集、训练集,分别对测试集和训练集的真实值与预测值进行比较,如图8所示,对预测结果进行分析,尽管模型在个别成分预测中呈现轻微偏差,但整体预测趋势与实测值保持较高的一致性(测试集RMSE=0.108,训练集RMSE=0.066 49)。综合图中数据分散情况可以认为模型预测精度良好,且没有过拟合(训练集、测试集的真实值与预测值对比图请见电子版增强出版附图2)。图9为BP人工神经网络的训练集、验证集和测试集的回归分析结果,其中实线表征模型拟合曲线,虚线为标准理想曲线(R=1)。各组的目标点和输出点均匀分布在拟合曲线的周围,表明模型具有良好的训练效果、预测能力和整体拟合效果。回归系数(R2)表示实验输出数据(预测值)与实验数据(真实值)之间的相关度。对照组的最优BP-ANN模型在训练集、验证集、测试集和全局数据集的R 值分别为0.998 53、1、1、0.990 16。 R 值在测试集上不低于验证集,全局R 值>0.99,这种双重验证机制有效排除了模型过拟合与欠拟合的风险。进一步迭代优化实验结果表明,随着迭代推进,梯度及参数更新幅度不断变小,模型趋于收敛。同时在学习过程中,动量因子值随迭代次数增加而降低,学习参数变化减少。在模型迭代周期为50次时,模型进入最稳定状态,此时函数误差为全局最小值,预测精度达到峰值(图10)。综上,经过迭代训练的BP-ANN模型可适用于腐竹贮藏期保鲜效果变化的预测,准确度较高。
图8 测试集、训练集的真实值与模型预测值的回归对比图
Fig.8 Recall plot of true vs.model-predicted values for the test set and training set
a-测试集(样本量为20);b-训练集(样本量为30)
图9 训练集、验证集、测试集和全集的回归分析图
Fig.9 Recall analysis plot for training set,validation set,test set,and full set
图10 神经网络训练参数动态图(梯度、动量因子值及验证失败次数随迭代的变化)
Fig.10 Dynamic diagram of neural network training parameters(Gradient,Mu value,and number of verification failures vary with iteration)
3 结论
本研究通过单因素和复配试验,系统探究了CHC、ε-PLH和Nisin 3种天然保鲜剂对鲜腐竹的保鲜效果(评价指标:感官、pH、TVB-N、TBA、菌落总数)。通过pH和感官评价确定了3种保鲜剂(CHC、ε-PLH和Nisin) 单独使用的最优添加量分别为1.5%、0.04%、1%;通过感官、ΔpH、TVB-N、TBA、菌落总数等指标,确定了保鲜效果由强到弱为:三元复配>二元复配 >单一使用 >空白;其中,CHC(1.50%)、ε-PLH(0.04%)和Nisin(1.00%)的三元复合保鲜剂组合效果最佳,可在25 ℃下显著延长鲜腐竹的贮藏期4 d。该保鲜剂组合通过抑制微生物生长、延缓脂质氧化和蛋白质降解,显著改善了鲜腐竹的感官品质、pH值、TVB-N值和TBA值等指标。基于以上结果,构建的BP-ANN模型可实现对鲜腐竹贮藏期的高精度预测。研究结果为开发鲜腐竹保鲜方案、拓展其在高蛋白鲜湿食品中的应用提供关键数据与理论参考。
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