采用BP神经网络优化酱油固态酿造条件

doi:10.3969/j.issn.1673-1689.2016.05.004

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采用BP神经网络优化酱油固态酿造条件
DOI:
                        10.3969/j.issn.1673-1689.2016.05.004
                    
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Study on the Optimization of Solid State Fermentation Conditions of Soy Sauce by Using BP Neural Network

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酱油是一种中国传统发酵调味品。酱油的生产机理主要利用米曲霉所产的蛋白酶分解原料蛋白质为氨基酸，通过后期发酵增香，经淋油、灭菌、勾调而成。作者研究了米曲霉产蛋白酶在不同温度、pH、盐分条件下的特性，并且利用BP神经网络对蛋白酶最佳作用条件进行了优化。结果表明：最佳作用条件为42 ℃，pH 7.0，盐度为0 °Bé。以该结果为基础，进行规模化实验。结果表明：车间试验发酵条件确定为温度42 ℃，全程盐度18 °Bé，加盐水比为1∶2，淋浇次数为3次/d。

Abstract:

Soy sauce is a kind of Chinese traditional fermented condiment. The main mechanism of soy sauce production is the decomposition of raw protein into amino acids using protease formed by Aspergillus oryzae，and the late fermentation flavor，shower oil，sterilization and blending into. This paper studies the characteristics of the protease formed by Aspergillus oryzae in different temperature，pH and salinity conditions analysis，and by using BP neural network to optimize the protease hydrolyse conditions. The results show：the best effect condition of 42 ℃，pH 7.0，salinity is 0 °Bé. With the above research results as the foundation，carries on the scale of the experiment，the results showed that：the shop tests the optimal fermentation conditions for a temperature of 42 ℃，the whole salinity 18 °Bé，and salt water ratio is 1∶2，pouring 3 times/day.

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冷云伟,徐岩.采用BP神经网络优化酱油固态酿造条件[J].食品与生物技术学报,2016,35(5):471-476.

LENG Yunwei, XU Yan. Study on the Optimization of Solid State Fermentation Conditions of Soy Sauce by Using BP Neural Network[J]. Journal of Food Science and Biotechnology,2016,35(5):471-476.

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