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第32卷2013年第l 期2月大豆科学SO YBEANSCI EN CEVoI．32N 0．IF色b．2013基于神经网络法对原料大豆豆腐加工特性的评价谢来超，沈群，张新艳，郭顺堂( 中国农业大学食品科学与营养工程学院，北京l O 0083)摘要：以51种大豆为原料，对大豆理化指标与豆腐品质指标进行相关性分析，然后以显著相关的大豆理化指标为输入，豆腐品质指标为输出，建立基于神经网络法的原料大豆的豆腐加工特性评价方法。结果表明：大豆可溶性蛋白含量与豆腐产量( r=0．743) 呈极显著正相关；粗蛋白含量与豆腐的黏附性( r=0．481) 和弹性( r=0．456) 呈显著正相关；豆腐硬度与总固形物含量( r=0．466) 呈显著相关性，与滴定酸度( r=一0．478) 呈显著负相关；建立的神经网络预测模型，相对较准确地预测了不同大豆品种加工成豆腐的加工特性，产量、硬度和弹性的预测相对误差分别为1．046％、3．05％和8．49％。关键词：大豆；豆腐；神经网络；评价方法中图分类号：髑205文献标识码：A文章编号：1000-9841(2013)0l 册93旬5EVal u撕伽on Tof uProce鼹i ngChar神teri sti cs ofN etw orkSO ybean B嬲ed蚰N euralⅪEL丑i -chao，SH EN Q un，ZH AN G Xi n- yan，G U O Shun- tang( Cou89eof Food sci ence¨ dN utri ti ∞Engi neeri ng，Chi MA鲥cul tum l Uni v∞i l y，BeUi ng100083，Chi na)Abstract：Anovel m eI}Iod 0fto如pm cessi ngcharacteri sti cs ofsoybe蛐s w 踮establ i shed by如al yzi ng tl Ie con-el a由n betw eensoybeaJ lcul ti var’ sphysi cal ．chem i cal cha瑚【cteri sl i cs锄d tofuqual i ti es．Them ethodw 鹊b鹏ed on neural netw ork．w he他si 鼬i fi ．c明t com ；l ati onal characteri sti cs as i npu【andtofu qual i ti es as output．TheresIl l ts i ndi catedthat sol ubl eprotei n content si 鼬“ i ．c柚tl y posi ti ve_coH dated w 汕yi el d( r=O ．743，p<O ．0I) ，m wpIotei ncontentsi 印i fi c删dy posi ti ve-corT℃l atedw i l hadheSi ve(r=0．48l ，p<O ．05) ∞d spri ngness( r=0．456，p<0．05) ，w hi l e yi el d}Iad si 印m c明t correk啊on w i 山totalsol i d(r=0．466，p<0．05) 锄d曲斌abl e aci di l y(r=一O ．478，芦<0．05)．’ I' 0fu qtIal i ti es m ade抽mdi 娲rent soybe蛐cul tj varS w ef e accum tel yp剃i cted bythe establ i shed neum l netw ork．Com pari ngtotl l eexperi m ent data，幽erel ati 他error of yield，}删ness蚰d spri n舀一ness ofpredi ci ti on data w ere 1．046％。3．05％肌d 8．49％．respecl i vel y．Key w ords：鲫bean：Tdh：Neural netw ork：Eval uanonm e山od大豆的原料特性决定了其加工品质。采取何种指标作为选取豆腐加工用大豆原料的判断标准，一直困扰着生产企业和育种者。尽管我国制定了大豆原料标准，但仅限于蛋白和油脂的含量，还不能满足加工企业对选择专用原料的要求。因为大豆食品加工特性受多种因素控制，十分复杂，难以用一个或几个指标简单地描述。关于大豆蛋白含量与豆腐产量的关系，不同研究者的报道存在差异¨ 制。大豆储藏蛋白中氨基酸组成和结构对大豆蛋白功能特性有不同的贡献” J 。大豆中的11S和7S球蛋白的比值及各自的含量均与豆腐质构特性存在显著的相关性H ’ 6刊。在豆乳的凝乳过程中，脂肪通过与蛋白粒子聚集而结合到豆腐凝胶中，从而影响豆腐凝胶的形成和物理特性¨ 引。矿物质种类与含量也是豆腐凝胶形成过程中重要的影响因素，尤其是磷或植酸对豆乳的凝乳过程和豆腐质构特性有较大的影响¨ m 141。由此可见，豆腐凝胶的形成是一个多因素耦合的复杂过程，要素间关系表现出极大的不确定性和非线性。因此，尽管已有许多有关大豆组成与豆腐品质间相关性的研究报道，但是由于大豆理化特性与豆腐品质之间的复杂关系，目前大豆加工品质的评价还仅限于不同大豆品种间的加工测试和比较，还没有提出一种基于统计学的简单有效的方法对大豆的加工产品进行预测。为此，本文借助于神经网络方法，以大豆各理化指标为基础对原料大豆豆腐加工特性进行了预测。建立的大豆加工特性评价模型，可以简化大豆加工者筛选原料的繁琐而复杂的过程，建立加工者与育种者之间的桥梁，更有效的指导行业发展。1材料与方法1．1供试材料选取我国东北、黄淮海地区的51个大豆种质为原料，详见表l 。收疆日期：2012旬8．16第一作者简介：谢来超(1988-)．男，在读硕士，研究方向粮食油脂与植物蛋白。E—m 丑i l ．b“ 一tn00dy@ 163．com 。通讯作者：郭顺堂(1962．)，男，教授，博士生导师，主要从事蛋白质加工利用研究。E．m ai l ：shuntatIg@ cau．edu．cn。万方数据