基于人工神经网络的巴沙鱼干燥水分模型构建

郭敏强　朱凯悦　陈瑶　尚珊　王书晨　裴龙英　姜鹏飞　刘玉欣

摘要：目的：实现在线预测巴沙鱼片热风干燥过程中含水量的实时监控。方法：以巴沙鱼片为原料，探索在不同干燥环境中干燥温度（60、70、80、90 ℃）、空气相对湿度（0、20%、40%）和空氣流速（8、16、28 m/s）对巴沙鱼片干燥时间和干燥速率的影响。关键因素干燥时间、干燥温度、空气相对湿度和空气流速为输入层，隐含层神经元个数为12，即时巴沙鱼片含水率为输出层，构建BP神经网络模型。结果与结论：3种干燥因素能显著影响巴沙鱼片的即时含水率和干燥速率，干燥效率最大可提升约50%，能够有效调节巴沙鱼片的干燥效率，降低产品运行成本。基于巴沙鱼片热风干燥机理构建BP神经网络模型，隐含层神经元函数计算误差较小，其RMSE（均方根误差）为0.040 0，模型运行较为稳定;预测值与实验真实值拟合程度高，其相关系数R为0.996 5，模型预测运行便捷且准确度高，能够为干燥巴沙鱼片及相关产品提供科学依据。

关键词：热风干燥;巴沙鱼;含水率;人工神经网络

热风干燥是食品加工生产中一项重要热加工技术，人们在不断地研究和改进热风干燥技术，以获得高品质和低加工时间低能耗的产品。据报道，在一些发达国家，干燥耗能占全国能耗的10%～25%[1]。很多产品干燥的关键技术在于如何在满足产品的感官特性、营养品质和货架期等要求下，达到减少加工时间与能量消耗的目的[2]。新鲜的巴沙鱼（Pangasius bocouti）由于水分含量高，加工制品易于腐败变质[3]。对于鱼类加工而言，水分控制就成为重要的一个环节。……