BP神经网络指导番木瓜果肉制品开发

张宇翔 李幼梅 王雄 白新鹏

摘 要 以热带水果番木瓜为原料生产果肉制品，采用模糊综合评价法对产品进行感官质量评价，通过单因素和正交实验確定柠檬酸、护色剂抗坏血酸、稳定剂羧甲基纤维素钠（CMC-Na）、山梨糖醇添加量，采用神经网络对果肉制品工艺参数进行优化，建立神经网络模型。结果显示，柠檬酸添加量为0.105%、抗坏血酸为0.112%，CMC-Na为0.098%，山梨糖醇为7.2%时，产品的感官得分为89.93。此条件下生产的产品色泽均匀，香气浓郁，口感佳，符合卫生安全标准。

关键词 番木瓜；果肉制品；BP神经网络；模糊综合评价法

中图分类号 TS255 文献标识码 A

Abstract The optimum processing technology and formula of Carica papaya fruit products were studied. The sensory quality of C. papaya fruit products was assessed by fuzzy comprehensive evaluation. The additon of additives such as citric acid， ascorbic acid， CMC-Na and sorbitol were confirmed by single factor experiments and an orthogonal design. The processing parameters were optimized by BP neural network and the model was established. Results indicated that the best product of C. papaya fruit with a pure color and delicious taste was obtained with 0.105% citric acid， 0.112% ascorbic acid， 0.098% CMC-Na and 7.2% sorbitol.

Key words Carica papaya； product development； BP neural network； fuzzy comprehensive evaluation

doi 10.3969/j.issn.1000-2561.2017.04.024

番木瓜（Carica papaya L.）别名木瓜、乳瓜等，属番木瓜科番木瓜属[1]，是享誉世界的热带水果[2]，原产中美洲，现广布在热带、亚热带地区，据FAO统计[3]，全球番木瓜年产量超1 000万t，我国约占10%市场份额，主产区在海南、广东、广西等。在我国，番木瓜的应用[4]主要集中在提取其木瓜蛋白酶[5]及作为鲜果出售，这种传统的生产加工模式存在资源利用不彻底，附加值不高等弊端，尤其是作为鲜果出售极大受运输、贮藏条件的限制及销售未及时导致后熟[6]甚至腐败等问题，很大程度限制了番木瓜产业的发展，直接影响我国热带、亚热带地区的农业收入[7]。成熟的番木瓜果肉营养丰富[8]，维C含量高，具有清新的果香及独特的木瓜风味，此外还具有强筋舒络、降压防癌等功效[9]。

BP网络（Back Propagation），是1986年由Rumelhart和McCelland等提出的一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络[10]，是目前应用最广泛的神经网络模型之一[11]，多用于构建模型[12]、时间序列分析、模式识别和控制等。果酱是将果蔬与糖混合制成一种凝胶状物质[13]，但因含糖量高，不利健康。结合番木瓜果肉加工现状[14]，本研究利用BP网络指导果肉产品开发，构建生产模型，确立具体生产加工参数，旨在开发研制番木瓜原风味浓郁、口感佳、贮藏条件简单、货架期长的果肉制品，增加番木瓜产业附加值，延长产业链。

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 材料与试剂 番木瓜：海南本地番木瓜；羧甲基纤维素钠：青岛日昇昌食品配料有限公司，食品级；山梨糖醇：河南久顺生物科技有限公司，食品级；柠檬酸：广东雄远化工实业有限公司，食品级；抗坏血酸：西安惠邦生物工程有限公司，食品级。

1.1.2 仪器与设备 WZS手持式糖度计：上海精科实业有限公司；AE300L-H数显恒速高速分散均质机：深圳良谊仪器公司；BXM-30R蒸汽灭菌器：上海博讯实业有限公司；2WAJ阿贝折射仪：上海光学仪器厂；KDNX-20X石墨消解仪：上海秉越电子仪器有限公司；EL204 电子天平：梅特勒托利多仪器有限公司；PHS-3D PH计：上海精密科学仪器有限公司；RS1高级流变仪：赛默飞世尔有限公司；ICP-MS电感耦合等离子质谱仪：江苏天瑞仪器股份有限公司。

1.2 方法

1.2.1 果肉制品制作工艺

（1）工艺流程。成熟番木瓜→去皮去籽→清洗→打浆→调配→灌装→排气→密封→杀菌→冷却→检验→成品。

（2）操作要点。选择形态尽量一致的成熟果实，将果肉以外的皮、籽、果囊均去除干净，为保证制品的口感细腻，充分打浆，直至为均一流体，无颗粒状。打浆后为橙色流体。按一定的比例添加柠檬酸、羧甲基纤维素钠、山梨糖醇调配后，控制火力加热果酱，要求果酱中心的温度为80 ℃左右。对罐装好的样品置于沸水中排气10 min，迅速密封，使罐内形成一定的真空度。该果肉制品为酸性食品，可使用常压杀菌，杀菌条件为100 ℃，40 min。杀菌后迅速冷却至室温，检查产品有无破损等异常现象，贴标。

（3）感官评定标准。感官评定小组由50人组成，将果肉制品分为5个等级，评定标准及分值转换如表1、2所示。

采用模糊综合评价法[15]评定所制果酱的感官质量：

评价因素集合U={色泽，气味，滋味，形态，凝胶性}。

权重集合W={0.1，0.15，0.35，0.25，0.15}。

评判集合C={Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ}。

第i个因素的评价为Ri={ri1，ri2，ri3，....rin}，Ri是U的模糊子集，rin表示从因素i到评判结果Ci的隶属度，以此类推可知其余因素的R集。然后对R和W进行模糊变换：Y=W·R={y1，y2，y3，y4，y5}，将等级区间分值的平均数组成分数矩阵G={93.5，83，75，68，62.5}，计算各个产品的最终得分S=Y·G。

（4）试验设计优化。采用哈克流变仪测量室温下的果肉制品粘度，结合感官评价结果与粘度值，对羧甲基纤维素钠、柠檬酸、山梨糖醇等进行单因素实验，并采用BP神经网络优化制作工艺。产品的水分、粗脂肪、粗蛋白、总糖、可溶固形物和灰分分别按照GB 5009.3-2010、GB/T 14772-2008、GB 5009.5-2010、GB 5009.7-2008、GB/T 10786-2006和GB5009.4-2010进行分析。

1.2.2 产品成分分析

（1）基本成分分析。产品的水分、粗脂肪、粗蛋白、总糖、可溶固形物和灰分分别按照GB 5009.3-2010、GB/T 14772-2008、GB 5009.5-2010、GB 5009.7-2008、GB/T 10786-2006和GB5009.4-2010进行分析。

（2）微生物指标分析。产品的大肠杆菌、商业无菌和酵母及霉菌分别按照GB 4789.32-2002、GB 4789.26-2013和GB 4789.15-2010进行分析。

1.3 數据处理

实验进行3次平行，采用平均数表示结果，并进行方差分析。单因素实验采用Origin8.0软件进行分析，神经网络分析采用JMP软件处理。

2 结果与分析

2.1 感官评定分析规则

以柠檬酸添加量0.05%，抗坏血酸添加量0.1%，CMC-Na添加量0.2%、山梨糖醇添加量5%的番木瓜果肉制品（E）为例，对其进行感官品质评价，对感官评定结果进行归一化后见表3。

对权重与评价因素进行模糊变换，即：

=（0.287，0.343，0.218，0.107，0.045），即：28.70%参与感官评价人员认为果肉制品（E）为Ⅰ级产品，34.30%认为是Ⅱ级，21.80%认为是Ⅲ级，10.70%认为是Ⅳ级，4.50%认为是Ⅴ级。

果肉制品（E）的感官品质最终得分为：S=Y·G=（0.287， 0.343， 0.218， 0.107， 0.045）·（93.5， 83， 75， 68， 62.5）T=81.74，属于Ⅱ级产品（80～86），质量为中上等。

2.2 果酱生产工艺及优化结果

2.2.1 单因素实验结果 少量的柠檬酸使得番木瓜果肉制品的pH<4.0，在不影响产品口感前提下可有效抑制多种微生物的生长繁殖，保证产品的质量，延长货架期。番木瓜中本身含有少量的维生素如B1、B2、C，添加微量的抗坏血酸可相对增加维生素的含量。成熟的番木瓜果肉中维生素C含量约为471.2 mg/kg，番木瓜果肉制品以250 g为灌装量，其维C含量为117.8 mg，据抗坏血酸的添加量对番木瓜果肉制品品质影响，当添加量达0.1%时，产量中维C含量可达367.8 mg。同时，维C还可对番木瓜果肉制品的色泽起到一定的维护作用。CMC-Na因其特有的性质使其具有增稠、乳化、保水保鲜等功能，能够改善番木瓜果肉制品口感、提高产品的稳定性及质量，还具有延长保质期作用。山梨糖醇具有清凉的甜味，食用后在血液中不转化成葡萄糖，且热量低，此外，山梨糖醇为不挥发多元醇，将其添加到番木瓜果肉制品中不仅可以增加产品的甜度，且具有保持番木瓜果香的功能。

单因素实验柠檬酸、抗坏血酸、CMC-Na、山梨糖醇的添加量对番木瓜果肉制品品质影响结果如图1所示，由试验结果可知，添加微量的柠檬酸对番木瓜果肉制品的感官影响不大，添加量越低，感官评价越高，结合感官评价与pH值，选取柠檬酸的添加量为0.1%为较佳点。当抗坏血酸的添加量低于0.1%时，感官评分高于85分，具有较优的口感。CMC-Na的添加量与果肉制品的粘度值呈正相关，当添加量低于0.05%，产品出现分层现象；当CMC-Na添加量介于0.05%～0.2%之间，番木瓜果肉产品流动性较好，呈现牛顿流体性质，当添加量高于0.2%，此时果肉制品呈现假塑性（非牛顿）流体性质，综合考虑粘度、流动性及感官评分关系，取CMC-Na的添加量0.1%为单因素较佳点进行试验优化设计。添加适量的山梨糖醇可以增加果肉制品的甜度，且能够保留番木瓜清新果香，当添加量高于10%由于甜度过高，感官得分反而降低。

2.2.2 BP神经网络优化番木瓜果肉加工工艺 以番木瓜果肉制品的粘度值与感官得分作为考察指标，研究柠檬酸、抗坏血酸、CMC-Na、山梨糖醇添加量对其影响。在单因素最佳水平的基础上采用BP神经网络对工艺参数进行优化，通过正交设计确定优化所需数据，实验因素水平和结果见表4、5。

采用k叠交叉验证法（k-fold cross validation）进行神经网络模型拟合，如图2所示，选择4 * 5 * 2单层神经网络，4个输入神经元，分别为柠檬酸添加量、抗坏血酸添加量、CMC-Na添加量、山梨糖醇添加量，5个隐藏神经元，2个输出神经元，分别为感官综合评分和粘度。

柠檬酸、抗坏血酸、CMC-Na、山梨糖醇添加量对番木瓜果肉制品的感官得分和粘度的影响如图3、4所示。

在番木瓜果肉制品中添加适量的抗坏血酸不仅在贮期起到护色作用，还可与柠檬酸协同调节果肉制品的pH值，延长货架期，还可与山梨糖醇共同调节产品的甜酸度。从图3（曲面下边缘）可看出，随柠檬酸、抗坏血酸、山梨糖醇添加量的增加，综合感官评分缓慢上升，当柠檬酸添加量为0.105%、抗坏血酸添加量为0.11%，山梨糖醇添加量为7%时，此条件下的产品的感官评价较好，迎合广大消费者的喜好。CMC-Na的添加量为0.10%时，产品的感官评价较优。

由图4可知，番木瓜果肉制品的粘度值与柠檬酸、抗坏血酸、山梨糖醇的添加量无显著关系，随CMC-Na添加量的增加而增大。果肉中的主要成分是水分，添加的CMC-Na分散在果肉的水分中形成透明胶状物，与果酱中的果胶成分交联聚合。

由正交设计实验可知，产品感官评分的各因素极差大小依次为RX3>RX1>RX2>RX4，即影响产品感官评分的主次因素为CMC-Na添加量>柠檬酸添加量>抗坏血酸添加量>山梨糖醇添加量，据此可知，产品的均一性状是感官评价最直接表征，添加适量的CMC-Na可使产品交联聚合，有利于均一稳定；抗坏血酸对产品色泽起到保护作用，使得产品保持番木瓜果肉原有的色泽；柠檬酸与山梨糖醇互配，可调节产品的甜酸度。影响产品粘度的主要因素为CMC-Na，CMC-Na作为一种稳定剂，已广泛应用于各种果汁饮料，具有很好的稳定性，有利于产品保持风味、口感、浓度的均一稳定。

根据试验设计及数据分析可知，当柠檬酸添加量为0.105%、抗坏血酸添加量为0.112%，CMC-Na添加量为0.098%，山梨糖醇添加量为7.2%时，此条件下的产品的感官评价最高为89.93，粘度为53.45 Pa·s。

对神经网络预测的数据进行验证，当柠檬酸添加量为0.105%、抗坏血酸添加量为0.112%，CMC-Na添加量为0.098%，山梨糖醇添加量为7.2%时，产品实际感官得分为88.47，与理论值误差为1.62%，粘度为54.09 Pa·s，与理论值误差为1.18%，说明预测结果与实际相差不大，此法可用于指导番木瓜果肉生产。

2.3 产品成分分析

2.3.1 基本成分分析 从表6可见，产品的水分含量为（70.50±2.72）%，總糖含量为（21.80±0.00）%，可溶性固形物含量为（25.45±0.40）%，粗脂肪、粗蛋白、灰分含量均低于1%，指标符合国家标准。

2.3.2 微生物检验 从表7可见，产品微生物检验合格，大肠菌群、酵母、霉菌检验均为阴性，未检出，产品属于商业无菌。

3 结论

试验采用模糊综合评判决策进行感官评价，可减少人为主观因素的影响，使结果更为准确、科学、有效、可信。根据试验参数，采用BP神经网络对番木瓜果肉制品加工条件进行预测并验证，柠檬酸添加量为0.105%，抗坏血酸添加量为0.112%，CMC-Na添加量为0.098%，山梨糖醇添加量为7.2%时，产品的感官得分最高为89.93，粘度为53.45 Pa·s，产品色泽均匀，香气浓郁，口感佳，产品的水分含量为（70.50±2.72）%，总糖含量为（21.80±0.00）%，可溶性固形物含量为（25.45±0.40）%，粗脂肪、粗蛋白、灰分含量均低于1%，理化指标符合国家标准；产品微生物检验合格，大肠菌群、酵母、霉菌检验均为阴性，未检出，产品属于商业无菌。产品设计合理，生产过程操作规范，卫生合格。

参考文献

[1] 刘 思， 沈文涛， 黎小瑛， 等. 番木瓜的营养保健与产品开发[J]. 广东农业科学， 2007（2）： 68-70.

[2] 杨连珍， 韦家少. 世界番木瓜生产与发展分析[J]. 中国热带农业， 2005（6）： 18-19.

[3] Saran P L， Choudhary R. Drug bioavailability and traditional medicaments of commercially available papaya： a review[J]. African Journal of Agricultural Research， 2014， 8（25）： 3 216-3 223.

[4] Li Y M， Su N， Yang H Q， et al. The extraction and properties of carica papaya seed oil[J]. Adv J Food Sci Technol， 2015， 7（10）： 773-779.

[5] 吴显荣. 木瓜蛋白酶的开发与应用[J]. 中国农业大学学报， 2005， 10（6）： 11-15.

[6] 孟祥春， 凡 超， 张爱玉， 等. 不同品种番木瓜果实后熟及贮藏特性的比较研究[J]. 保鲜与加工， 2010， 10（4）： 21-24.

[7] 刘学文， 王圣俊. 海南番木瓜产业发展的优势及政策建议——兼谈世界番木瓜产业[J]. 农业现代化研究， 2013， 34（4）： 451-455.

[8] 黄 猛. 水果型番木瓜的营养保健价值及发展前景[J]. 农业研究与应用， 2011（4）： 52-54.

[9] 袁志超， 汪芳安. 番木瓜的开发应用及研究进展[J]. 武汉工业学院学报， 2006， 25（3）： 15-20.

[10] 刘彩红. BP神经网络学习算法的研究[D]. 重庆： 重庆师范大学， 2008.

[11] 李辉东， 关德新， 袁凤辉， 等. 基于BP人工神经网络的杨树林冠蒸腾模拟研究[J]. 生态学报， 2015， 35（12）： 1-13.

[12] 付克兰， 张 玲. BP神经网络预测模型及应用[J]. 电子技术与软件工程， 2015（7）： 259-259.

[13] 蔡晓雯， 江千雍， 韩陆奇， 等. 番木瓜及其果酱的研究[J]. 福建热作科技， 2000， 25（1）： 7-8.

[14] 周 鹏， 沈文涛， 言 普， 等. 我国番木瓜产业发展的关键问题及对策[J]. 热带生物学报， 2010， 1（3）： 257-264.

[15] 霍 红. 模糊数学在食品感观评价质量控制方法中的应用[J]. 食品科学， 2004， 25（6）： 185-188.