郭敏強　朱凱悅　陳瑤　尚珊　王書晨　裴龍英　姜鵬飛　劉玉欣

摘要：目的：實現(xiàn)在線預(yù)測巴沙魚片熱風(fēng)干燥過程中含水量的實時監(jiān)控。方法：以巴沙魚片為原料，探索在不同干燥環(huán)境中干燥溫度（60、70、80、90 ℃）、空氣相對濕度（0、20%、40%）和空氣流速（8、16、28 m/s）對巴沙魚片干燥時間和干燥速率的影響。關(guān)鍵因素干燥時間、干燥溫度、空氣相對濕度和空氣流速為輸入層，隱含層神經(jīng)元個數(shù)為12，即時巴沙魚片含水率為輸出層，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果與結(jié)論：3種干燥因素能顯著影響巴沙魚片的即時含水率和干燥速率，干燥效率最大可提升約50%，能夠有效調(diào)節(jié)巴沙魚片的干燥效率，降低產(chǎn)品運行成本。基于巴沙魚片熱風(fēng)干燥機理構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，隱含層神經(jīng)元函數(shù)計算誤差較小，其RMSE（均方根誤差）為0.040 0，模型運行較為穩(wěn)定;預(yù)測值與實驗真實值擬合程度高，其相關(guān)系數(shù)R為0.996 5，模型預(yù)測運行便捷且準確度高，能夠為干燥巴沙魚片及相關(guān)產(chǎn)品提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：熱風(fēng)干燥;巴沙魚;含水率;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

熱風(fēng)干燥是食品加工生產(chǎn)中一項重要熱加工技術(shù)，人們在不斷地研究和改進熱風(fēng)干燥技術(shù)，以獲得高品質(zhì)和低加工時間低能耗的產(chǎn)品。據(jù)報道，在一些發(fā)達國家，干燥耗能占全國能耗的10%～25%[1]。很多產(chǎn)品干燥的關(guān)鍵技術(shù)在于如何在滿足產(chǎn)品的感官特性、營養(yǎng)品質(zhì)和貨架期等要求下，達到減少加工時間與能量消耗的目的[2]。新鮮的巴沙魚（Pangasius bocouti）由于水分含量高，加工制品易于腐敗變質(zhì)[3]。對于魚類加工而言，水分控制就成為重要的一個環(huán)節(jié)。水分含量是干燥過程中最重要的一項指標，而影響水分含量變化的主要因素包含有干燥溫度、空氣相對濕度、空氣流速等。對于傳統(tǒng)干燥技術(shù)較為容易理解，而在多因素非線性情況下，干燥過程就變成一個復(fù)雜的過程。此時需要一種簡便模型，且需具備適應(yīng)性強和檢測準確性高等特點來完成干燥過程中的水分預(yù)測，其工作原理類似于人腦[4-5]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是基于人腦突觸神經(jīng)元模擬開發(fā)的一種具有科學(xué)性的建模技術(shù)[6]，其中BP（Back-Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非線性過程中，具有良好的仿真性能，在優(yōu)化工藝參數(shù)和預(yù)測結(jié)果方面具備較高優(yōu)勢[7]。通過不斷的訓(xùn)練和測試的過程，使得網(wǎng)絡(luò)輸出達到良好到指定精度水平[8]，從而得到所需目標。ANN在水產(chǎn)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[32]文獻中對水產(chǎn)品干燥預(yù)測能力的研究報道很多。Jihoon Moon等[9]在干制海參的過程中，基于擴散模型，估算有效擴散系數(shù)值（Deff）取值范圍為3.39×10～5.16×10 m/ s，相關(guān)系數(shù)在0.966 7～0.989 5。Camila Boeri[10]使用半經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，擴散模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測鹽漬鱈魚干燥動力學(xué)，結(jié)果表明，半經(jīng)驗?zāi)Ｐ皖A(yù)測能力相關(guān)系數(shù)在0.992～0.997，相關(guān)性范圍在0.864～0.959。在探究大西洋鯖魚烘烤過程中，預(yù)測烘干后水分含量和色度建立ANN 模型同樣具有較高的擬合程度[33]。ANN模型展現(xiàn)出較好的結(jié)果，相關(guān)系數(shù)在0.987～0.999之間變化。

本研究旨在建立多因素?zé)犸L(fēng)干燥巴沙魚片的干燥動力學(xué)曲線，并研究多因素干燥條件下對其干燥機理的影響。通過干燥實驗，構(gòu)建適用于干燥巴沙魚片的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這將有助獲得精確的干燥時間，從而減少過度干燥而出現(xiàn)能耗浪費的現(xiàn)象，并為以后的工業(yè)化生產(chǎn)提供理論指導(dǎo)。此外，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強適應(yīng)性應(yīng)當(dāng)引起其他學(xué)者的關(guān)注，并為其他食品領(lǐng)域所要建立的類似模型，做出應(yīng)用擴展性的貢獻。

1材料與方法

1.1材料與儀器

巴沙魚，大連新長興市場采購，10 kg冷凍巴沙魚柳，然后立即送往實驗室進行每尾1袋真空包裝，儲藏在-20 ℃的冷庫中保存。根據(jù)GB 5009.3中的水分含量直接測定方法[11]，得到其初始水分含量為78.3%，并設(shè)定所有巴沙魚片干燥起始時水分含量均為其初始水分值;山梨糖醇（食品級），河南千志商貿(mào)有限公司;味精，上海太太樂食品有限公司;食鹽，大連鹽業(yè)有限公司。多功能熱風(fēng)干燥箱（SCC WE 101/1），德國 RATIONAL 公司;烘箱（PH070A型），上海一恒科技有限公司;電子天平（FA2004），上海方瑞儀器有限公司。

1.2方法

1.2.1魚片腌漬處理方法（1）魚片預(yù)處理：本試驗選擇（800±200）g/尾的冷凍巴沙魚片，去皮去尾，選取魚片背部肉質(zhì)均勻處肌肉為試驗原料。實驗進行前，將巴沙魚片置于4 ℃條件下緩化24 h[12]，后切成大小為4 cm×4 cm×2 cm，質(zhì)量為（10±0.5）g的魚片。（2）腌漬液的配制：腌漬液由純凈水、山梨糖醇、食鹽、味精組成，山梨糖醇的質(zhì)量百分比為25%～35%，食鹽的質(zhì)量百分比為1%～2%，味精的質(zhì)量百分比為0.4%～0.75%，余量為純凈水[13]。（3）魚片的腌漬：將處理好的魚片放入到腌漬液中進行腌漬，魚片與腌漬液的質(zhì)量比為1∶1～1∶1.2，然后攪拌使魚片浸入腌制液中，冷藏在4～6 ℃下腌漬2 h后瀝干備用。

1.2.2魚片干燥方法干燥實驗根據(jù)Bahadr等[14]的方法進行改進，將腌漬后的魚片均勻地擺在物料網(wǎng)盤上。分別選擇烘箱內(nèi)干燥溫度、空氣相對濕度、空氣流速3個指標作為實驗的干燥控制點。干燥溫度分別選擇60、70、80、90 ℃;空氣相對濕度分別選擇0%、20%、40%;空氣流速分別選擇8、16、25 m/s，共計36 組魚片干燥實驗。每組實驗5片魚片平行取平均值。干燥過程中每5 min稱量魚片質(zhì)量，電子天平的稱量精度為±0.01 g。魚片的最終水分含量達到20%后暫停干燥。

1.2.3干燥動力學(xué)曲線魚片的水分比（MR）根據(jù)Kaveh等[15]的方法進行計算，魚片在不同時間t水分比的計算公式如式（1）：

式（1）中，M—任意干燥時刻t的干基含水率（g/g）;M—初始干基含水率（g/g）;M—平衡干基含水率（g/g）[16];根據(jù)Maskan等[17]的研究，M干燥時可以忽略，計算時按照0計算。

干燥過程中魚片的干燥速率（DR）采用式（2）計算：

式（2）中，M—巴沙魚在干燥過程中在t時刻的干基含水率（d/d）;M—巴沙魚在干燥過程中在t時刻的干基含水率（d/d）;t、t—干燥時間（min）。

1.2.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計（1）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層及其神經(jīng)元個數(shù)，單層隱藏層及隱含層神經(jīng)元個數(shù)，和輸出層一個神經(jīng)元[18]（圖1）。

可以通過所設(shè)計的基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，參考前人方法[19]，設(shè)置對應(yīng)輸入、隱藏、輸出之間傳播和偏差的理論方程，如式（3）～（8）。從輸入層至隱含層的傳播公式為式（3）～（5）：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層由干燥時間、干燥溫度、空氣相對濕度和空氣流速4個神經(jīng)元組成，輸出層的神經(jīng)元設(shè)定一項為水分比。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型類型根據(jù)Torrecilla[20]的研究結(jié)果，選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其能夠有效便捷地完成學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和測試等過程。為了減小模型運行中數(shù)據(jù)集內(nèi)的變化與異常，對實驗數(shù)據(jù)集進行歸一化處理，區(qū)間在[0，1]。

1.3數(shù)據(jù)處理

采用MATLAB（版本7.14.0.739，R2012a）中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對數(shù)據(jù)進行處理，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;采用OriginPro（版本8.5.0 SR1）進行數(shù)據(jù)處理以及繪圖。

2結(jié)果與分析

2.1干燥曲線

依據(jù)中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部頒發(fā)的綠色食品-干制水產(chǎn)品標準[25]，設(shè)定干制巴沙魚片水分含量終點為20%，確定最終MR≤25.56%。如圖2，巴沙魚片的水分比下降趨勢可分為兩個階段。第一階段伴隨干燥時間增長，水分比呈現(xiàn)快速下降趨勢，原因可能是由于其表面淺層存在大量水分，受熱后易蒸發(fā)，故此時水分比下降較快。但當(dāng)巴沙魚片淺層水分蒸發(fā)后，此時巴沙魚片水分比約在40%～60%，進入第二階段水分比開始緩慢降低，這一結(jié)果與之前研究一致[26]。

圖3能夠直觀地分析得出，空氣流速與干燥溫度是影響巴沙魚片干燥速率高低的主要因素。當(dāng)空氣流速為25 m/s時，呈現(xiàn)干燥速率明顯較高，與空氣流速為8 m/s的干制時間相比，達到干制終止程度所用總用時縮減約28.57%～50%。就干燥速率而論，在干燥溫度為60 ℃時，干燥速率普遍緩慢，而在干燥溫度為80 ℃時，干燥速率明顯加快，最高可達到約0.4（dMt/dt）。

2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

2.2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由表1可得，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的關(guān)鍵設(shè)置參數(shù)匯總?cè)缦?，用于編寫神?jīng)網(wǎng)絡(luò)語法程序，本實驗以此為技能參數(shù)進行設(shè)計模型[27]，采用MATLAB.2012a軟件。對36組干燥實驗數(shù)據(jù)收集并處理，共得出424組實驗真實數(shù)據(jù)，其中，70%的實驗數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集、15%的實驗數(shù)據(jù)為測試集、15%的實驗數(shù)據(jù)為驗證集[28-29]。隱含層數(shù)的不同，影響著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運算時的準確性與時效性。如果有準確性的保障，對于隱含層數(shù)選擇，層數(shù)越少運算效率越高，借鑒前人的設(shè)計方法[30-31]，選擇隱含層數(shù)為一層。而對于隱含層神經(jīng)元數(shù)的選擇，是模型構(gòu)建結(jié)果準確性的主要因素，故選擇使用試錯法進行，結(jié)果如表2所示。在模型其他參數(shù)變量保持不變的情況下，改變隱含層神經(jīng)元個數(shù)，觀察RMSE值的變化。RMSE值越小說明所建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測能力越高，故選取隱含層神經(jīng)元個數(shù)為12，此時RMSE值最小為0.040 0，最終確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)為4a-12b-1c。

2.2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析根據(jù)實驗設(shè)計及不同隱含層神經(jīng)元預(yù)測誤差分析，確定實際應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)（圖4）。模型構(gòu)建選擇經(jīng)典的1個輸入層、1個隱含層和1個輸出層[32]，并設(shè)定各層級神經(jīng)元個數(shù)分別為4、12、1。

結(jié)果表明，根據(jù)試驗條件所構(gòu)建出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋反向傳播訓(xùn)練算法較適合用于干燥時間、空氣相對濕度、干燥溫度和空氣流速的水分比預(yù)測。訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)性能如圖5所示，各分析數(shù)據(jù)集的誤差與模型構(gòu)建目標誤差相對接近。對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為尋求在每個情形下實驗數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)的最小相關(guān)誤差，建立準確性預(yù)測模型。當(dāng)在運行迭代次數(shù)到20 代時，訓(xùn)練結(jié)果誤差與設(shè)定誤差相結(jié)合，此時訓(xùn)練停止。根據(jù)式（3）～（8）的計算，可以得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型準確的權(quán)值和偏差值，這一結(jié)果將有利于模型的再次重建及提高模型的準確預(yù)測能力。用于預(yù)測水分比的ANN模型拓撲結(jié)構(gòu)以及得到的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差值如表3所示。

2.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能根據(jù)模型的設(shè)計，使用MATLAB中提供的數(shù)學(xué)函數(shù)創(chuàng)建訓(xùn)練，測試和驗證數(shù)據(jù)集，并對各數(shù)據(jù)集進行線性回歸分析，分別繪制訓(xùn)練集，測試集和驗證集線性回歸圖示（圖6）。得到相應(yīng)的回歸模型預(yù)測能力結(jié)果，其中相關(guān)系數(shù)R值分別為訓(xùn)練集0.994 9、測試集0.996 7、驗證集0.995 5，說明此時回歸模型的性能最佳。

2.2.4模型預(yù)測結(jié)果分析為做出進一步準確性判斷，隨機選出124組實驗值與其相對應(yīng)的模型預(yù)測值對比。選取的124組數(shù)據(jù)中包括巴沙魚片干燥初階段、中階段和結(jié)束階段的實測水分比值，其目的是為了驗證此模型是否能在巴沙魚片每階段的預(yù)測值的準確性能。從圖7中我們能夠得出，巴沙魚片不同的水分比值代表著不同的干燥階段，而在不同的干燥階段所表現(xiàn)出真實值與預(yù)測值之間的差異。圖7可以直觀地看出，運用此模型所預(yù)測出的預(yù)測值與相應(yīng)的實驗真實值非常接近，預(yù)測性能較好。李自娟[33]通過ANN預(yù)測卷煙制絲關(guān)鍵環(huán)節(jié)的水分得到預(yù)測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)一致模型可靠的結(jié)論。

2.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果驗證

為了得出實驗值與預(yù)測值之間的相關(guān)性，故對2組數(shù)據(jù)進行相關(guān)性擬合分析。如圖8所示，經(jīng)處理得出實驗真實值與模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)R為0.996 5，結(jié)果表明，兩組數(shù)值的擬合程度較高，能夠體現(xiàn)模型的構(gòu)建具有較優(yōu)的預(yù)測能力。可得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測巴沙魚片干燥水分比具有很強的預(yù)測能力，且本模型能夠較好地模擬出整個巴沙魚片干燥水分比變化過程，預(yù)測出各時間段巴沙魚片的水分比，為生產(chǎn)即食魚片提供了較好模型參考。

3結(jié)論

本試驗以適應(yīng)于巴沙魚的干燥水分比構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（拓撲圖為4a-12b-1c）為落腳點，能夠?qū)Π蜕臭~片干燥動力學(xué)模型做出較好的模擬和預(yù)測，研究成果可應(yīng)用于魚片及相關(guān)干燥產(chǎn)品，為其提供了關(guān)鍵控制點快速檢測技術(shù)支持。結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠很好地模擬與預(yù)測巴沙魚片在多因素?zé)犸L(fēng)干燥過程中的含水率值，預(yù)測結(jié)果較為真實有效，其中最優(yōu)隱含層均方根誤差RMSE為0.040 0，預(yù)測模型擬合分析中實驗值與預(yù)測值相關(guān)系數(shù)為0.996 5，預(yù)測快速且準確。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)⒏稍镞^程中所有影響因素都考慮其中，在便捷性和準確性等方面具有優(yōu)勢[34]。通過對干燥條件范圍的選擇，觀察產(chǎn)物在每組干燥條件下水分比和干燥速率的變化情況，及達到終產(chǎn)物水分含量要求所用時間。通過所用時間間接反應(yīng)出每一干燥組所消耗能量高低，這對于即食產(chǎn)品工業(yè)化生產(chǎn)具有指導(dǎo)意義。參考文獻

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Establishment of Prediction Model for Drying Moisture Content

of Basha Fish Fillets Based on Artificial Neural NetworkGUO Min-qiang ZHU Kai-yue CHEN Yao SHANG Shan

WANG Shu-chen PEI Long-ying JIANG Peng-fei LIU Yu-xin（1School of Food Science and Technology，Dalian Polytechnic University，National Research Center for Marine

Engineering Technology，Dalian 116034，China;2Department of Food Science and Engineering，Xinjiang

Institute of Technology，Akesu 843000，China;3Dalian Qianri Sea Food Co.，Ltd.，Dalian 116034，China）Abstract：Objective To realize the real-time monitoring of the moisture content of Basha fish fillets during hot air drying on-line.Method The effects of drying temperature（60，70，80，90℃），air relative humidity（0，20%，40%）and air flow velocity（8，16，28 m/s）on drying time and drying rate of Basha fillets were investigated.The key factors，such as drying time，drying temperature，air relative humidity and air flow velocity，were used as input layer，the number of neurons in hidden layer was 12，and real-time moisture content of sashimi was taken as output layer.Result and Conclusion The three drying factors can significantly affect the instant moisture content and drying rate of Basha fish fillet，and the maximum drying efficiency can be increased by about 50%，which can effectively adjust the drying efficiency of Basha fish fillet and reduce the operation cost of the product.BP neural network model was built based on the hot air drying mechanism of Basha fish fillet.The calculation error of hidden layer neuron function was small，and its RMSE（root mean square error）is 0.040 0，and the operation of the model was relatively stable.The R2 is 0.996 5.The model prediction is convenient and accurate，which can provide the theoretical reference for dried Basha fish fillets and related products.

Keywords：hot-air drying;basha fish;moisture content;artificial neural network