趙清香,李大軍,李亞萍,姜宇純,李庚,袁永旭

(吉林農(nóng)業(yè)大學(xué) 食品科學(xué)與工程學(xué)院,長春 130118)

鴿肉及其加工方法的研究對于滿足消費(fèi)者的需求具有特別意義。鴿肉具有豐富的營養(yǎng)價(jià)值和保健功能,是一種理想型食用肉類[1-2],唐代《食療本草》最早記載了鴿肉可以用于食療食補(bǔ)[3]。中醫(yī)學(xué)認(rèn)為鴿肉具有補(bǔ)肝壯腎[4]、益氣補(bǔ)血、清熱解毒、生津止渴等功能,現(xiàn)代醫(yī)學(xué)認(rèn)為鴿肉具有健腦補(bǔ)神、提高記憶力、降血壓及降血糖等作用。鴿肉容易被人體消化吸收[5],針對虛弱、頭暈疲憊、免疫力低下、記憶衰退有很好的補(bǔ)益效果[6-8]。目前,我國鴿肉加工以傳統(tǒng)的燉制方式為主[9],其中燉制方式中又以紅燒為主要的烹飪方式[10],紅燒乳鴿雖然顏色鮮紅,香氣濃郁,但其制作工藝非常繁瑣,且鮮味也不夠突出。而采用烤制工藝制作的鴿肉產(chǎn)品工藝簡單,軟硬適中,鹵肉香味濃郁。

信息熵法是一種對多項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法,通過降低人為主觀因素產(chǎn)生的試驗(yàn)結(jié)果偏差,從而使結(jié)果更加合理客觀[11]。響應(yīng)面法(response surface methodology,RSM)和反向傳播(back propagation,BP)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為非線性優(yōu)化方法,經(jīng)常被應(yīng)用于工藝優(yōu)化設(shè)計(jì)和工藝參數(shù)組合的優(yōu)化[12]。RSM是一套統(tǒng)計(jì)方法,用于規(guī)劃試驗(yàn)、構(gòu)建模型、評估過程參數(shù)對響應(yīng)值的影響,以及優(yōu)化提取過程[13]。BP是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最具廣泛性和代表性的一種模型[14],遺傳算法(genetic algorithm,GA)是基于達(dá)爾文的遺傳進(jìn)化理論,采用選擇、變異和交叉等遺傳算子來尋找問題的最佳解[15]。研究表明,利用反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦聯(lián)遺傳算法(BP-GA)進(jìn)行全局尋優(yōu),與傳統(tǒng)的回歸模型相比具有更高的準(zhǔn)確性。劉悅利用BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對鹵烤兔關(guān)鍵工藝進(jìn)行優(yōu)化,與響應(yīng)面法相比[16],相對誤差降低了2.27%,表明BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比RSM具有更高的準(zhǔn)確性,但在烤制鴿肉關(guān)鍵工藝優(yōu)化方面的應(yīng)用較少。

為此,本試驗(yàn)以烤制鴿肉為試驗(yàn)樣品,通過信息熵法整合烤制鴿肉的質(zhì)構(gòu)參數(shù)及感官評分,將其綜合值作為評價(jià)指標(biāo),使用BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和RSM優(yōu)化烤制鴿肉的關(guān)鍵工藝參數(shù),通過對比分析,獲得最佳工藝參數(shù),為烤制產(chǎn)品工藝的優(yōu)化以及配方的優(yōu)化提供了參考。

1 材料與方法

1.1 材料

原料:白羽王鴿(吉林省誠成農(nóng)業(yè)發(fā)展有限公司),鴿子為已宰殺完成的25～28日齡的鴿子,從50只中隨機(jī)挑選3只進(jìn)行處理。其中前處理為20 g肉塊,成品指標(biāo)取樣數(shù)量為10 g,每個(gè)指標(biāo)3個(gè)平行。

輔料(添加比例以總?cè)庵貫榛鶞?zhǔn)):花椒0.5%、香葉2.0%、大料0.6%、桂皮1.5%、姜2.6%、鹽0.3%、白糖6.0%、白酒40.0%、生抽46.0%、礦泉水75.0%。

1.2 主要儀器

TRTF32AL電烤箱 廣東偉仕達(dá)電器科技有限公司;TA.new Plus質(zhì)構(gòu)儀 上海瑞玢國際貿(mào)易有限公司。

1.3 加工工藝

鴿子→解凍→去內(nèi)臟→切成肉塊(20 g)→焯水(1 min)→沖洗→腌制(25 ℃、16 h)→烤制(200 ℃、10 min)→包裝→成品。

1.4 樣品檢測

1.4.1 質(zhì)構(gòu)測定

質(zhì)構(gòu)儀探頭型號為TA/36R,目標(biāo)模式為force,目標(biāo)值為10.000 gf,時(shí)間為3 s,測試速度為1.00 mm/s,每組3次平行。

1.4.2 感官評價(jià)

參照GB/T 22210-2008《肉與肉制品感官評定規(guī)范》,結(jié)合試驗(yàn)產(chǎn)品實(shí)際情況制定感官評分標(biāo)準(zhǔn)表,見表1。分別由10名食品專業(yè)人員(5男5女)從色澤、口感、滋味及氣味和可接受度4個(gè)方面進(jìn)行評分。

表1 烤制鴿肉的感官評分標(biāo)準(zhǔn)

1.5 信息熵法

公式(1)

公式(2)

公式(3)

經(jīng)過計(jì)算得到這7項(xiàng)指標(biāo)的信息熵及熵權(quán)系數(shù),見表2。

表2 烤制鴿肉各指標(biāo)的信息熵及熵權(quán)系數(shù)

1.6 單因素試驗(yàn)

分別研究不同腌制時(shí)間(12,14,16,18,20 h)、不同烘烤時(shí)間(10,15,20,25,30 min)和不同烘烤溫度(160,180,200,220,240 ℃)對烤制鴿肉的質(zhì)構(gòu)參數(shù)和感官評分的影響。

1.7 Box-Behnken響應(yīng)面設(shè)計(jì)

采用Design-Expert 13.0.1軟件,選取腌制時(shí)間(A)、烘烤時(shí)間(B)以及烘烤溫度(C)作為影響因素,綜合值作為響應(yīng)值按照表3設(shè)計(jì)響應(yīng)面試驗(yàn)。

表3 響應(yīng)面試驗(yàn)因素和水平

1.8 BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

以烤制鴿肉的腌制時(shí)間、烘烤時(shí)間和烘烤溫度作為模型的輸入變量,以信息熵法得到的綜合值作為模型的輸出變量,其中6個(gè)隱藏層示意圖見圖1。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

使用Matlab軟件建立模型進(jìn)行目標(biāo)尋優(yōu),訓(xùn)練集為80%,使用mapminmax函數(shù)數(shù)據(jù)歸一化,具體參數(shù):總體進(jìn)化迭代次數(shù)為30次,種群規(guī)模為10,交叉概率為0.4,變異概率為0.05。

2 結(jié)果與分析

2.1 單因素試驗(yàn)結(jié)果

2.1.1 腌制時(shí)間對烤制鴿肉品質(zhì)的影響

腌制處理是使肉制品呈現(xiàn)特有色澤,改善其食用品質(zhì)的重要加工環(huán)節(jié)。由表4可知,隨著腌制時(shí)間的增加,烤制鴿肉的回復(fù)性、彈性、硬度、咀嚼性、膠著性和內(nèi)聚性均呈先升高后降低的變化趨勢,這可能是因?yàn)殡缰茣r(shí)間過長,造成蛋白質(zhì)和脂肪的過度氧化[17]。彈性的顯著變化是因?yàn)樵陔缰七^程中微生物產(chǎn)生了蛋白酶,蛋白酶使膠原纖維和結(jié)締組織中的彈性蛋白質(zhì)降解;腌制過程中微生物的作用使肌纖維變短,膠原蛋白分解,影響肉質(zhì)的咀嚼性;由于膠原蛋白在腌制過程中分解,結(jié)合水變?yōu)樽杂伤?腌制會導(dǎo)致膠著性顯著降低[18]。感官評分在16 h時(shí)達(dá)到最高,16～20 h時(shí),隨著腌制時(shí)間的增加,感官評分下降。感官評分的降低是由于腌制時(shí)間過長導(dǎo)致顏色、嫩度和口感降低,綜合值在18 h時(shí)達(dá)到最高,從而選擇16～20 h進(jìn)行優(yōu)化。

表4 不同腌制時(shí)間對烤制鴿肉品質(zhì)的影響

2.1.2 烘烤時(shí)間對烤制鴿肉品質(zhì)的影響

蛋白質(zhì)在加熱過程中發(fā)生變性、水解以及凝膠化等變化[19],不同加熱溫度和時(shí)間都會對肉質(zhì)產(chǎn)生一定的影響,由表5可知,隨著烘烤時(shí)間的增加,烤制鴿肉的回復(fù)性、彈性、內(nèi)聚性變化趨勢不顯著(P>0.05),肉在加熱過程中肌原纖維蛋白的變性收縮會使蛋白質(zhì)分子形成一種較硬的穩(wěn)定結(jié)構(gòu),其中硬度、咀嚼性及膠著性在15 min時(shí)達(dá)到最高,在15 min后變化差異不顯著,感官評分在20 min時(shí)達(dá)到最高,20～30 min由于烘烤時(shí)間的增加,口感變差,綜合值在15 min達(dá)到最高,從而選擇10～20 min進(jìn)行優(yōu)化。

表5 不同烘烤時(shí)間對烤制鴿肉品質(zhì)的影響

2.1.3 烘烤溫度對烤制鴿肉品質(zhì)的影響

由表6可知,隨著烘烤溫度的升高,回復(fù)性及感官評分在220 ℃時(shí)達(dá)到最高,彈性和內(nèi)聚性變化差異不顯著(P>0.05),硬度、咀嚼性及膠著性在200 ℃時(shí)達(dá)到最高,220～240 ℃內(nèi)鴿肉的硬度、咀嚼性降低,這是因?yàn)榭局茰囟鹊纳邔?dǎo)致肌肉組織松散,使得硬度、咀嚼性下降,綜合值在200 ℃時(shí)達(dá)到最高,從而選擇180～220 ℃進(jìn)行優(yōu)化。

表6 不同烘烤溫度對烤制鴿肉品質(zhì)的影響

2.2 烤制鴿肉關(guān)鍵工藝優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果

2.2.1 響應(yīng)面優(yōu)化結(jié)果

根據(jù)以上結(jié)果以及Box-Behnken的中心組合試驗(yàn)原理,選取腌制時(shí)間、烘烤溫度、烘烤時(shí)間,采用三因素三水平的響應(yīng)面分析法進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)。響應(yīng)面法Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)矩陣以及以綜合評分表示的響應(yīng)值見表7。對其進(jìn)行二次多元回歸擬合,得到回歸模型:Y=1 048.59-43.27A+12.57B+21.43C+13.48AB-42.08AC-59.87BC-115.32A2+23.55B2-149.79C2。

表7 Box-Behnken試驗(yàn)?zāi)Ｐ图捌漤憫?yīng)值

回歸方程模型的方差分析見表8。

表8 回歸方程模型的方差分析

對綜合評分構(gòu)建的二次多項(xiàng)模型具有極低的P值(<0.000 1),達(dá)到了極顯著的水平,說明該模型能夠反映各試驗(yàn)因素及各試驗(yàn)因素的交互作用對綜合評分的影響。AC、BC、A2和C2差異極顯著(P<0.01),B2差異顯著(P<0.05)。失擬項(xiàng)不顯著(P>0.05),R2=0.988 0,RAdj2=0.972 5,表明模型能較好地反映各因素對烤制鴿肉的影響。該模型的擬合程度較好,誤差較小,此模型可用于分析模擬絕大多數(shù)組合條件下的綜合評分。

各條件因素的交互作用對綜合評分影響的響應(yīng)面圖見圖2,結(jié)合表8中各條件因素交互作用的P值分析可以得知,對烤制鴿肉的綜合值影響從高到低依次是A腌制時(shí)間(min)>C烘烤溫度(℃)>B烘烤時(shí)間(min)。

圖2 腌制時(shí)間與烘烤時(shí)間(a)、腌制時(shí)間與烘烤溫度(b)、烘烤時(shí)間與烘烤溫度(c)對綜合值影響的響應(yīng)面圖

通過Design-Expert分析,確定較佳工藝為腌制時(shí)間15.39 h、烘烤時(shí)間10.16 min、烘烤溫度206.61 ℃?？紤]到實(shí)際操作時(shí)的方便性和可行性,將烘烤工藝條件在回歸方程得到的理論值修正為腌制時(shí)間15.4 h、烘烤時(shí)間10 min、烘烤溫度205 ℃。為了驗(yàn)證整理后結(jié)果的可靠性,在此條件下進(jìn)行了3次平行試驗(yàn),理論值與實(shí)際值的吻合情況較好。

2.2.2 BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試驗(yàn)設(shè)計(jì)結(jié)果

烤制鴿肉工藝優(yōu)化后預(yù)測模型的誤差下降曲線圖見圖3,模型的均方誤差越小,模型的預(yù)測精度和通用度越高。

圖3 烤制鴿肉綜合值的BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程

由圖3可知,隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在迭代第7次時(shí)達(dá)到模型最優(yōu)。均方誤差僅為0.016 86,且模型的訓(xùn)練、測試、驗(yàn)證、總的R值分別為0.992 93,0.996 12,0.970 49,0.988 79(見圖4),均大于0.9,說明模型建立成功,并且該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不存在缺少擬合的情況。

圖4 烤制鴿肉綜合值的目標(biāo)輸出和網(wǎng)絡(luò)輸出的相關(guān)性分析

為了進(jìn)一步觀察神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)果,需要進(jìn)行目標(biāo)尋優(yōu),得到了烤制鴿肉的綜合值適應(yīng)度曲線,見圖5。在迭代第7次后趨于一條直線,基本達(dá)到穩(wěn)定,預(yù)測最高綜合值為1 060.32,理論的最優(yōu)工藝參數(shù)為腌制時(shí)間14 h、烘烤時(shí)間10 min、烘烤溫度240 ℃。

圖5 烤制鴿肉綜合值BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的適應(yīng)度曲線

2.3 工藝驗(yàn)證

對RSM以及BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別得到的最優(yōu)工藝組合進(jìn)行驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果見表9。響應(yīng)面試驗(yàn)相對誤差為2.54%,BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相對誤差為0.17%。

表9 響應(yīng)面與BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型驗(yàn)證烤制鴿肉工藝參數(shù)與評價(jià)綜合值

3 討論

BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于構(gòu)建模型[12]及工藝提取[20]等。Muthusamy等[20]使用RSM和BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)從向日葵中提取果膠的模型并優(yōu)化條件;Yu等[21]比較了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RSM超聲輔助提取忍冬中綠原酸的效果,這些研究都表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測及優(yōu)化優(yōu)于RSM。

烤制加工工藝參數(shù)主要包括腌制時(shí)間、腌制溫度、烘烤時(shí)間和烘烤溫度等,不同規(guī)格大小的產(chǎn)品,腌制時(shí)間、烘烤時(shí)間及烘烤溫度也會發(fā)生變化。如李志杰等[22]研究得出香酥兔肉烤制最佳工藝參數(shù)為腌制時(shí)間7 h、烘烤溫度220 ℃、烤制時(shí)間50 min;侯大軍等[23]研究得出香辣雞丁加工工藝的最優(yōu)工藝參數(shù)為腌制時(shí)間1.5 h、焙烤溫度180 ℃、焙烤時(shí)間16 min。因此,本試驗(yàn)以腌制時(shí)間、烘烤時(shí)間和烘烤溫度作為關(guān)鍵加工工藝參數(shù)進(jìn)行研究。

4 結(jié)論

本試驗(yàn)創(chuàng)新性地采用BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行烤制鴿肉關(guān)鍵加工工藝的優(yōu)化,與RSM相比,預(yù)測值的相對誤差降低2.37%,腌制時(shí)間縮短1 h,使用BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能有效地預(yù)測關(guān)鍵工藝參數(shù),且可容納參數(shù)6個(gè)及以上。因此,本試驗(yàn)以優(yōu)化烤制鴿肉關(guān)鍵加工工藝為目標(biāo),比較RSM與BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到使用BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測烤制鴿肉關(guān)鍵加工工藝的參數(shù)比RSM更準(zhǔn)確,最優(yōu)加工工藝參數(shù)為腌制時(shí)間14 h、烘烤時(shí)間10 min、烘烤溫度240 ℃。綜上所述,BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以運(yùn)用于優(yōu)化烤制鴿肉關(guān)鍵加工工藝中,并且具有一定的借鑒價(jià)值和實(shí)際意義。