基于人工神经网络模型预测油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量

2019-09-06单金卉陈季旺王海滨夏文水熊幼翎

食品科学 2019年16期

单金卉，陈季旺,2,*，刘言,2，王海滨,2，夏文水,3，熊幼翎,2

（1.武汉轻工大学食品科学与工程学院，湖北武汉 430023；2.农产品加工湖北省协同创新中心，湖北武汉 430023；3.江南大学食品学院，江苏无锡 214122）

油炸外裹糊鱼块外壳酥脆、色泽金黄，内部鱼肉口感鲜嫩，深受消费者的喜爱[1-3]。然而，外裹糊鱼块高温油炸时外壳中的糖类和蛋白质会发生美拉德反应，产生丙烯酰胺[4]。丙烯酰胺是一种对人体有毒害作用的物质，长期食用高丙烯酰胺含量的油炸外裹糊鱼块可能会致畸、致癌、损伤神经等[5-7]。准确了解外裹糊鱼块深度油炸过程丙烯酰胺含量的变化，合理选择油炸工艺参数保证其安全性具有十分重要的意义。但是实际操作中，测定不同工艺参数油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量，耗时较长、工作量大，因此，通过数学方法对其预测很有必要。

人工神经网络（artificial neural network，ANN）模型是一种模仿生物神经网络进行分布式并行信息处理的数学模型[8]。与传统的线性或非线性回归方法相比，它具有以下优点：1）较强的学习能力；2）是一个多输入多输出的系统；3）是一种复杂的非线性系统；4）可以并行运算，具有极快的运算速度，响应时间短，可以满足在线模拟、在线优化的需要[9]。徐文杰等[10]利用近红外光谱分析技术对7 种淡水鱼品种进行数据采集并采用反向传播的人工神经网络（back propagation artificial neural network，BP-ANN）鉴别。结果表明，近红外光谱技术结合BP-ANN建立的淡水鱼品种鉴别模型最优，模型鉴别准确率达96.4%，对未知样本的鉴别准确率达95.5%。Mittal等[11]以油炸时间、肉丸半径、油脂传质系数、水分传质系数、传热系数、初始含水率、初始温度和油炸温度等为输入值，肉丸的几何中心温度（T0）、平均温度（Tave）、平均油脂含量（mf,ave）和水分含量（mave）为输出值，建立ANN预测肉丸油炸过程的热量和质量传递。训练后的神经网络预测T0、Tave、mf,ave和mave的平均相对误差分别为0.54%、0.14%、0.03%和0.10%，预测准确度高。

课题组前期研究了原料特性对外裹糊鱼块深度油炸过程传质的影响、低脂油炸外裹糊鱼块的制备工艺和外裹糊鱼块深度油炸过程的传质动力学等[12-15]，但是外裹糊鱼块深度油炸过程丙烯酰胺的变化规律及预测尚未探究。本实验将添加不同黄原胶和大豆纤维比例的外裹糊鱼块分别干燥3、6、9 h，并用不同品质的大豆油在160、170、180 ℃分别油炸60、120、180 s，测定油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量，建立以黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、大豆油品质、油炸温度、油炸时间为输入值，油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量为输出值的BP-ANN模型，预测油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺的含量，为外裹糊鱼块深度油炸过程丙烯酰胺的调控机制研究提供实验依据和理论基础。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

鲜活草鱼（1.5～2 kg）武汉市武商量贩常青花园店；大豆油益海嘉里（武汉）粮油工业有限公司；中筋小麦粉武汉市太阳行食品有限责任公司；玉米淀粉（淀粉质量分数90.1%）山东金城股份有限公司；面包糠无锡金皇花食品有限公司；食盐湖北盐业集团有限公司；双效泡打粉安琪酵母股份有限公司；大豆纤维（不溶性膳食纤维质量分数65.8%）陕西慈缘生物科技有限公司；黄原胶（BP9270型，食品级）山东淄博中轩生化公司；丙烯酰胺标准品（纯度＞99%）德国Dr. Ehrenstorfer公司；正己烷、氯化钠、乙酸乙酯、甲醇（均为色谱纯）国药集团化学试剂有限公司。

1.2 仪器与设备

YZ-1531-B油炸锅广东友田电器有限公司；GL-20G-II高速冷冻离心机上海安亭科学仪器厂；HSC-12B水浴氮吹仪广州沪瑞明仪器有限公司；GGQSE-12固相萃取装置上海桂戈实业有限公司；Cleanert ACA固相萃取柱天津博纳艾杰尔科技有限公司；1260高效液相色谱仪、Zorbax SB-C18色谱柱（4.6 mm×250 mm，5 μm）安捷伦科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 油炸外裹糊鱼块制作工艺流程

1.3.1.1 工艺流程

1.3.1.2 制备工艺

鱼块制作方法：鲜活草鱼去头、尾、骨、鳍、鳞、皮、内脏，清洗干净，－20 ℃冷冻贮藏。取出待用草鱼至4 ℃解冻12 h，然后切成大小厚薄基本一致（5.5 cm×1.5 cm×1.5 cm）的鱼块。

脱腥、腌制：用100 ℃热水泡茶，茶叶与水比为1∶50（g/mL），冷却后将鱼块浸泡其中脱腥2 h，固液比为1∶1（g/mL）。将鱼块放入3%食盐水中，腌制30 min。

裹糊、干燥：按外裹糊配方（表1）称取各组分，并用搅拌机以1 000 r/min搅拌10 min混合成均匀糊状。将上述鱼块放入已调制好的糊中，使鱼块表面与糊完全接触，浸没10 s后取出，沥10 s后再放入糊中进行二次裹糊。将二次裹糊后的鱼块取出，当糊不成股滴下时将鱼块放入面包糠中，使面包糠均匀覆盖在外裹糊鱼块表面[16]。将外裹糊鱼块放入40 ℃的鼓风干燥箱中分别干燥3、6、9 h。

表1 外裹糊配方Table 1 Ingredients and formulation of batter

油炸：将上述外裹糊鱼块用不同品质的大豆油分别在160、170、180 ℃条件下油炸60、120、180 s，油炸好的外裹糊鱼块放入不锈钢滤网中自然沥去表面多余的油脂，在温度20 ℃、相对湿度30%条件下冷却30 min，将外壳与鱼块分离粉碎后测定丙烯酰胺含量。

1.3.2 丙烯酰胺的测定

参考邵美丽等[17]对猪肉中丙烯酰胺的测定方法并稍作改进。

1.3.2.1 样品处理

提取：根据预实验，油炸外裹糊鱼块内部鱼肉温度低、碳水化合物含量很少，水分含量高，美拉德反应程度轻，未检测到丙烯酰胺，因此以外壳中丙烯酰胺含量表征油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量。取10 g粉碎后的外壳于100 mL离心管中，然后加入40 mL正己烷脱脂，磁力搅拌15 min，弃去正己烷层，重复此操作2 次。然后加入50 mL 2 mol/L氯化钠溶液，磁力搅拌20 min，以8 000 r/min离心20 min，取上清液，重复此操作2 次。向上清液加入10 mL乙酸乙酯，搅拌后静置10 min，收集上层溶液，重复此操作2 次。将收集到的萃取液，氮气吹干，加入3 mL超纯水溶解，备用。

净化：依次用3 mL甲醇和3 mL超纯水活化平衡Cleanert ACA固相萃取柱，然后将上述重溶液过Cleanert ACA固相萃取柱，弃去流出液，再用3 mL超纯水洗脱，收集全部洗脱液，用0.45 μm滤膜过滤后进行色谱分析。

1.3.2.2 色谱条件

进样量：20 μL；进样温度：30 ℃；流速：0.8 mL/min；流动相：甲醇-水（5∶95，V/V）；检测波长：205 nm，利用保留时间定性，峰面积定量。

1.3.2.3 标准曲线的绘制

用丙烯酰胺标准品（纯度＞99%）配制1 mg/mL的丙烯酰胺标准储备液，进一步稀释为0.20、0.40、0.60、0.80 μg/mL和1.00 μg/mL的丙烯酰胺标准溶液。依次测定5 个不同质量浓度丙烯酰胺标准溶液的峰面积，以丙烯酰胺标准溶液质量浓度为横坐标，其峰面积为纵坐标，绘制标准曲线，计算样品中丙烯酰胺含量。

1.3.3 油炸外裹糊鱼块试验设计

将响应面试验法（response surface methodology，RSM）与ANN结合，既可以通过RSM的设计方法减少试验次数，又能利用ANN更高的预测精度，减小预测误差[18-19]。本实验将RSM与BP-ANN结合，以油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量为指标，以黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、大豆油品质、油炸温度、油炸时间为试验因素，采用RSM中Box-Behnken设计确定BP-ANN模型需要输入的数据，具体因素与水平见表2。

表2 响应面试验设计因素与水平Table 2 Code and level of independent variables used for Box-Behnken design

1.3.4 BP-ANN模型的建立

目前，在ANN的实际应用中，绝大部分的神经网络模型都采用BP-ANN及其变化形式，它也是前馈型BP-ANN的核心部分[8]。

1.3.4.1 BP-ANN拓扑结构

该BP-ANN采用3 层结构，即输入层、隐含层、输出层。其中变量（黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、大豆油品质、油炸温度、油炸时间）作为输入层神经元，油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量作为输出层神经元。

隐含层神经元数的选择十分重要且复杂[11,20]，它直接影响神经网络的性能，但目前还无法找到一个普遍适用的理想方法确定隐含层神经元数[21]。若隐含层神经元数太多可能导致学习时间长、泛化能力差等问题；若隐含层神经元数太少可能网络无法训练或网络性能差。一个成功的神经网络应该是能从输入的训练数据中概括出规律，而不仅是记住它们[11]。目前常用的隐含层参考式（1）[22]：

式中：l为输入层神经元数；m为输出层神经元数；a为[1,10]之间的常数；N为隐含层神经元数（在5～14之间选取）。

1.3.4.2 确定样本数据及预处理

采用Box-Behnken试验数据作为BP-ANN模型的样本，随机选取32 组作为训练集，另外14 组作为测试集。由于模型输入、输出层参数具有不同的量纲，在网络学习过程中，为便于训练，更好地反映各因素之间的相互关系，在训练之前，将输入输出样本通过归一化处理，使其落在神经元传递函数区域内[23-24]。具体算法见式（2）[25]：

式中：xn为变量x的归一化值；xmax、xmin分别为x的最大、最小值；ymax、ymin分别为归一化指标的最大、最小值。

本实验要求归一化后数据分布在[0,1]区间内，所以ymax=1，ymin=0，即式（2）可表达为式（3）。

1.3.4.3 BP-ANN算法

BP-ANN流程如图1所示。该神经网络的学习过程由前向计算过程和误差反向传播过程组成。在第1阶段，输入量从输入层经隐含层逐层计算，并传向输出层。如输出层不能得到期望的输出，则转入误差反向传播过程，误差信号沿原通路返回，逐次调整网络各层的权值和阈值，直至到达输入层。以上两个过程反复交替，直至达到收敛为止[26]。

模型训练采用LM（Levenberg-Marquardt）算法，即训练函数是trainlm[24,27]。学习函数采用梯度下降动量学习函数。隐含层传递函数采用S型对数函数，输出层传递函数是纯线性函数。最大训练步数为1 000，网络性能目标误差为1×10－7。均方误差（mean square error，MSE），如式（4）常用来评价网络模型是否合适，MSE值越小意味着该神经网络模型的性能越好，反之亦然。相关系数R值是用于表明实际值和预测值之间的线性相关性，见式（5）[25]：

式中：Ti、Pi分别为神经网络目标值、预测值；`T、`P分别为神经网络目标值、预测值的平均值；n为输入样本数据的总数。

图1 BP-ANN流程图Fig. 1 Flow chart of BP-ANN

1.4 数据处理

采用Microsoft Office Excel 2010软件和SPSS 19.0进行数据处理，结果以表示。通过Design-Expert 8.0进行Box-Behnken试验设计，并利用MATLAB R2014b建立BP-ANN模型，进行数据处理分析和作图。实验至少重复3 次，取其平均值。

2 结果与分析

2.1 HPLC法测定油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量

图2 丙烯酰胺标准品（a）和油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺（b）的高效液相色谱图Fig. 2 High performance liquid chromatograms of acrylamide standard and acrylamide from deep-fried BBFNs

由图2可知，丙烯酰胺在该色谱条件下分离效果较好，保留时间为4.94 min。丙烯酰胺标准曲线的回归方程为y=204.16x＋9.824 9，R2=0.999，表明丙烯酰胺在0.20～1.00 μg/mL范围内线性关系良好，可以用来计算油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量。

2.2 油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量

由表3和表4可知，黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、油炸温度、油炸时间对油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量均有显著影响；大豆油品质对油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量的影响不显著。

与未添加黄原胶和大豆纤维组（空白组）相比，外裹糊中黄原胶和大豆纤维添加比例为1∶1时，油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量增加，说明将黄原胶和大豆纤维添加到外裹糊中增加了油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量。这可能是由于水分含量明显影响了丙烯酰胺的生成，添加黄原胶和大豆纤维导致外裹糊的水分含量维持在美拉德反应的最适水分范围（12%～18%），油炸过程美拉德反应加剧，生成的丙烯酰胺含量增加[28]。

干燥时间由3 h延长到9 h，油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量减少，说明预干燥降低了油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量。可能的原因是与干燥3 h的外裹糊鱼块相比，干燥9 h的外裹糊鱼块由于长时间干燥和油炸过程水分蒸发，外壳中的水分含量快速低于美拉德反应最适范围（12%～18%），美拉德反应程度轻，丙烯酰胺的生成速度减慢，导致丙烯酰胺含量降低[28]。该结果也与Delgado[29]、于五美[30]等的研究结果一致。

使用新鲜大豆油和加热10 h的大豆油油炸的外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量差异不明显，说明大豆油使用时间对油炸外裹糊鱼块丙烯酰胺含量影响不显著。这与Williams[31]、Zhang Hao[32]等的研究结果相同。

随着油炸温度的升高和油炸时间的延长，油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量增加，说明高温和长时间油炸增加了油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量。这可能是由于高温、长时间油炸加剧了美拉德反应程度[33]，油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量上升。

表3 不同条件下油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量Table 3 Acrylamide contents in deep-fried BBFNs under different conditions

表4 丙烯酰胺的方差分析Table 4 Analysis of variance (ANOVA) for the effect of fi ve variables on acrylamide content

2.3 隐含层神经元数的选取

训练过程中隐含层神经元数在4～12时，训练步数和均方误差无显著差异，所以重点比较模型的相关系数。由表5可知，当BP-ANN隐含层神经元数为6时，训练集和测试集相关系数综合比较结果最好，表明对油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量的预测能力最好，建立的BP-ANN拓扑结构见图3。

图3 丙烯酰胺BP-ANN拓扑结构图Fig. 3 BP-ANN topological structure of acrylamide content as a function of fi ve variables

2.4 BP-ANN的训练

图4 BP-ANN训练集实际值与预测值的比较Fig. 4 Actual values versus predicted ones from the training set of BP-ANN

该BP-ANN模型经过4 次训练后MSE为1.26×10－12，达到训练目标（MSE＜1×10－7）网络自动停止训练。由图4可知，油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量实际值与预测值的相关系数为0.997，表明该BP-ANN模型拟合能力良好，可以通过训练数据概括出各因素影响丙烯酰胺含量的内在规律，准确模拟外裹糊鱼块深度油炸过程丙烯酰胺含量的变化。

2.5 BP-ANN的测试结果

利用训练好的BP-ANN模型对测试集（14 个未被网络看到过的数据）进行预测，油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量实际值与预测值的比较见表6。该模型对新数据预测的相对误差较小，最大相对误差为5.34%，最小相对误差为0.12%，预测准确度高，表明BP-ANN可以准确地仿真和预测外裹糊鱼块深度油炸过程丙烯酰胺含量的变化。