人工神经网络优化面包配方提升保质效果

本文主要探讨了应用人工神经网络算法在面包配方优化中的实际应用，发表于2011年的天津科技大学学报第26卷第1期。针对面包易老化、不耐储存这一常见的食品工业问题，研究者冯占利、李文钊和赵璐利用人工神经网络(ANN)技术，对12个关键影响因素（如面粉、水、盐、奶粉、果葡糖浆等）和6项质量评价指标进行了深入的模拟与建模分析。通过实验设计和ANN模型的训练，他们旨在寻找一个既能提供良好口感又具有稳定储存性能的最优配方。 具体来说，经过实验优化后得出的面包配方包括：面粉占比32%，水分含量7%，盐0.962%，奶粉8%，果葡糖浆占据30%，酥油18%，糖醇3%，以及添加适量的保鲜酶（0.03%）、淀粉酶（0.001%）、脂肪酶（0.002%）、木聚糖酶（0.005%）、卡拉胶（0.5%）和黄原胶（0.5%）。这些成分的选择是基于神经网络学习和预测的结果，确保了在保持面包风味的同时，延长其货架期，提高了产品的商业价值和消费者满意度。 人工神经网络在这个过程中起到了至关重要的作用，它能够处理复杂的非线性关系，通过大量的数据训练，自动学习出各个因素对面包品质的影响权重，从而实现配方的智能优化。这种方法不仅节省了传统实验设计的时间和成本，还提升了配方的精度和科学性。 该研究不仅对食品工业具有实际意义，也为食品科学领域的人工智能应用提供了一个典范，展示了如何将机器学习技术应用于食品配方设计，以提升产品质量和稳定性。此外，研究还得到了"欧式面包品质改进与工业化生产"的企业合作项目的资金支持，体现了理论研究与产业实践的紧密结合。