邢巍 刘兴运 许朝阳 惠腾 王石宇 蔡克周 周辉 陈从贵 徐宝才

摘 要：构建基于粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法的反向传播人工神经网络（back propagation artificial neural network，BP-ANN）预测模型，对熏肠中4 种多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbons，PAHs）（苯并（a）芘、苯并（a）蒽、苯并（b）荧蒽、?）含量进行预测。以烟熏温度、烟熏时间、肥瘦比和熏肠色泽（红绿值和黄蓝值）作为BP-ANN模型的输入层参数，熏肠的4 种PAHs含量作为输出层参数，通过PSO-BP-ANN模型来优化初始权重和阈值，以获得最佳参数。结果表明：构建的PSO-BP-ANN熏肠PAHs含量预测模型均方误差为0.018，模型的训练、验证、测试和全局数据集的相关系数（R2）分别为0.951、0.929、0.933和0.940，均优于BP-ANN模型，使用PSO-BP-ANN模型具有更好的准确性和鲁棒性。

关键词：熏肠;反向传播人工神经网络;优化设计;多环芳烃;灵敏度分析

Prediction of the Contents of Four Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Smoked Sausage Using Back Propagation Neural Network Optimized by Particle Swarm Optimization Algorithm

XING Wei1， LIU Xingyun1， XU Zhaoyang1， HUI Teng2， WANG Shiyu1， CAI Kezhou1，*， ZHOU Hui1， CHEN Conggui1， XU Baocai1

（1.Engineering Research Center of Agricultural Bio-Chemicals， Ministry of Education， Hefei University of Technology， Hefei 230009， China; 2.Institute of Food Science and Technology， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China）

Abstract： A predictive model based on a back propagation artificial neural network （BP-ANN） optimized by particle swarm optimization （PSO） algorithm was developed to predict the contents of four polycyclic aromatic hydrocarbons （PAHs） （benzo（a）pyrene， benzo（a）anthracene， benzo（b）fluoranthene， and chrysene） in smoked sausage. Smoking temperature， smoking time， fat/lean meat ratio and smoked sausage color （a* and b* values） were used as input layer parameters， and the measured contents of four PAHs as output layer parameters. The PSO-BP-ANN model was used to optimize the initial weight and threshold to obtain the best parameters. The results showed that the mean square error （MSE） of the proposed predictive model was 0.018， and the correlation coefficients （R2） for training， validation， test and global data sets were 0.951， 0.929， 0.933 and 0.940 respectively. All these parameters were better that those of the BP-ANN model， indicating that the PSO-BP-ANN model had better accuracy and robustness.

Keywords： smoked sausage; back propagation artifical neural network; optimized design; polycyclic aromatic hydrocarbons; sensitivity analysis

DOI：10.7506/rlyj1001-8123-20210708-183

中圖分类号：TS251.1                                       文献标志码：A 文章编号：1001-8123（2022）01-0034-07

引文格式：

邢巍， 刘兴运， 许朝阳， 等. 利用粒子群算法优化反向传播人工神经网络模型预测熏肠中4 种多环芳烃含量[J]. 肉类

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烟熏是一种古老的肉类食品加工方法，通过熏制可以赋予肉品特有的色泽和风味，如市场上常见的熏肠、熏鸡和熏鱼，凭借特有的色、香、味深受人们喜爱[1]。熏制加工过程中的热和熏烟还具有脱水、抗菌和抗氧化作用，因此烟熏还可以在一定程度上改善食品的贮藏性[2]。传统烟熏多利用天然硬木控制性燃烧产生的熏烟[3]，对肉类原料进行直接熏制[4]。这些硬木在有限氧条件下裂解产生多酚和有机酸等烟熏风味特征化合物[5]，此外还会产生多环芳烃（polycyclic aromatic hydrocarbons，PAHs）类化合物。PAHs是一類由3 个以上苯环稠环形成的化合物，这类化合物绝大多数已被证明具有致癌性和致突变性[6]，摄入污染PAHs的烟熏肉制品是人们接触PAHs的主要途径[7]。欧盟最新条例（EU）2020/1255明确规定，烟熏、烧烤肉制品中4 种PAHs（苯并（a）芘、苯并（a）蒽、苯并（b）荧蒽、?）的最大残留限量分别为12、30 μg/kg[8]。

依据熏烟和肉品接触方式，烟熏可分为直接烟熏和间接烟熏，而根据烟熏温度，烟熏又可分为冷熏或热熏。与传统的直接热熏相比，直接冷熏和间接烟熏都能有效控制PAHs污染[9]。然而，实际工业生产过程中为了获得浓郁的烟熏味和特有的色泽，国内大多数企业普遍采用直接热熏，因此产品中PAHs污染极易超标，开展烟熏肉制品PAHs含量快速监测尤为重要。采用传统高效液相色谱（high performance liquid chromatography，HPLC）技术，提取和检测周期较长。基于烟熏加工主要影响因子和PAHs关系建立快速预测模型是一个很好的选择，现有研究表明，烟熏肉制品PAHs含量受烟熏时间、烟熏温度和产品中脂肪含量等多个因素的影响[10]，熏制后产品的色泽也被证实与熏制加工程度有关[11]，并且这些因素与烟熏肉制品中PAHs含量关系复杂，并非传统的线性关系，常规预测模型已不适用于烟熏肉制品PAHs含量预测模型构建。

人工神经网络（artificial neural network，ANN）是一种模仿动物神经网络行为特征进行分布式并行信息处理的算法数学模型[12]，已在多领域数据分析中得到应用，包括数据映射、回归、建模和分类[13]，它具有极强的学习能力，能够反映复杂的非线性关系，可以满足在线模拟、在线优化的需要[14]。近年来，ANN已成功应用于建模、优化多种食品的质量控制，目前在熏肠多元品质研究[15]、评估特级初榨橄榄油的稳定性[16]、食品中大肠杆菌含量预测[17]、牛羊肉掺假[18]方面都取得较好的效果。粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法是一种基于人工智能的随机非线性优化形式[19-20]，PSO算法结合神经网络的设计方法能够避免局部极值问题，提高预测模型的精度和速率。已有研究利用反向传播（back-propagation，BP）-ANN建立熏肠中苯并（a）芘的预测模型[21]，

但未对预测模型的结构进行优化以提升预测精度。

针对上述不足，本研究以传统熏肠为研究对象，以烟熏温度、烟熏时间、肥瘦比和熏肠色泽（红绿值（a*）和黄蓝值（b*））为输入层参数，以熏肠中4 种PAHs含量为输出层参数，建立基于PSO优化BP-ANN的4 类PAHs含量预测模型，为传统肉制品烟熏过程中PAHs的调控机制研究提供研究依据和理论基础。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

新鲜猪后腿肉、食盐、胶原蛋白肠衣（直径25 mm）、烟熏苹果木屑 合肥翡翠路沃尔玛超市。

甲醇、二氯甲烷、环己烷（均为色谱纯） 美国Tedia公司;氢氧化钾、硫酸（均为分析纯） 国药集团化学试剂有限公司;4 种PAHs（苯并（a）芘、苯并（a）蒽、苯并（b）荧蒽、?）标准品 加拿大TRC公司。

1.2 仪器与设备

RYX-40烟熏炉 浙江瑞邦机械有限公司;TJ12-H电动绞肉机 东莞市恒耀厨具有限公司;SG型手动灌肠机 亿邦食品机械有限公司;TM20真空滚揉机 美国Packaging Solutions公司;WSF分光测色仪 上海申光仪器仪表有限公司;1100 HPLC仪 美国Agilent公司;ND200氮气吹扫仪 杭州瑞诚仪器有限责任公司;Hei-VAP旋转蒸发仪 德国Heidolph公司;AR1140/C电子天平 奥豪斯国际贸易（上海）有限公司;CRl5RT台式高速冷冻离心机 青岛科易仪器有限公司;SB-5200D超声仪 宁波新芝生物科技有限公司;T18高速均质分散机 德国IKA公司;ASE-12固相萃取仪 南京华璧科学仪器有限公司。

1.3 方法

1.3.1 原料肉处理和样品制备

参考陈炎等[22]方法并略作改动。在4 ℃冷库中，首先分开新鲜猪后腿肉瘦肉和肥膘、剔除其结缔组织，用绞肉机分别绞制成肉糜（瘦肉采用筛盘孔径4 mm，肥膘采用筛盘孔径6 mm）。将绞制后的猪肥膘和瘦肉分别按照质量比0∶10、1∶9、2∶8、3∶7、4∶6混合均匀后再绞制2 次，制备不同脂肪含量的肉糜。在肉糜中加入质量分数2%的食盐并在4 ℃条件下真空滚揉30 min，腌制12 h后用灌肠机灌肠，每根香肠规格为直径2.5 cm、长度20 cm、质量（100±5） g。

1.3.2 烟熏处理

将灌制好的香肠挂置于烟熏炉架子上进行熏烤，烟熏时间设定为20、40、60、80、100、120 min，烟熏温度设定为50、60、70、80 ℃。共制得120 份熏肠样品，待熏肠冷却至常温后真空包装并置于-18 ℃冰箱冻藏。

1.3.3 色泽测定

采用分光测色仪测定[23]。仪器预热20 min后，用黑板和白板（0=黑色，100=白色）校准。在室温（25±3） ℃下测定。样品平面与摄像装置对准后测定每组样品的a*和b*。每个样品测定3 次，取平均值。

1.3.4 PAHs含量测定

参照聂文[24]、杨潇[25]等的方法并稍作修改，具体操作如下：

提取：用绞肉机将熏肠绞碎，取5.0 g转移到预先准备的50 mL圆底离心管中;加入25 mL正己烷并涡旋1 min;将其置于8 000 Hz、25 ℃条件下超声30 min，然后在高速冷冻离心机中4 ℃、8 000 r/min离心15 min;取上清液转移至50 mL小烧杯中，将离心管底部的沉淀物與20 mL正己烷混合，重复上述操作后合并上清液。

净化：将上清液倾倒在用3 mL二氯甲烷和5 mL正己烷活化的Florisil固相萃取柱上进行固相萃取;用9 mL正己烷-二氯甲烷（3∶1，V/V）从固相萃取柱上洗脱PAHs;将洗脱液旋转蒸发（40 ℃、30 r/min）至1～2 mL后，将浓缩物转移至10 mL离心管中并在氮气下干燥;添加2 mL乙腈以溶解提取物，最后通过0.22 μm微孔有机滤膜过滤到2 mL HPLC注射瓶中，进行HPLC测定。

色谱条件：EClipse PAH柱（250 mm×4.6 mm，5.0 μm）;进样量20 μL;柱温35 ℃;流速1 mL/min;

流动相A：乙腈，流动相B：水;洗脱条件为：0～3 min，60%流动相A;3～15 min，60%～100%

流动相A;15～46 min，100%流动相A;46～53 min，100%～60%流动相A;荧光检测器的激发/发射波长：

苯并（a）蒽为λ274 nm/λ382 nm，?为λ260 nm/λ360 nm，苯并（b）荧蒽为

λ283 nm/λ430 nm，苯并（a）芘为λ285 nm/λ410 nm。重复测定3 次。

PAHs含量按下式计算。

式中：X为样品PAHs含量/（μg/kg）;ρ为依据标准曲线计算得到的样品待测液中PAHs质量浓度/（ng/mL）;

V为待测样品液定容体积/mL;m为样品质量/g。

1.3.5 PSO-BP-ANN预测模型构建

1.3.5.1 BP-ANN模型构建

利用MATLAB R2019a建立熏肠中4 种PAHs含量的预测模型，在本研究中，烟熏温度（℃）、烟熏时间（min）、肥瘦比和熏肠色泽（a*、b*）作为BP-ANN的输入层神经元，PAHs含量（μg/kg）作为BP-ANN的输出层神经元（图1）。数据通过神经元从输入层传播到隐藏层和输出层，神经元与权重（w）系数相连，每个输入都经过适当的权重并连接到下一层，最后以y输出（图2）[26]。通过改进学习算法、调整隐藏层神经元个数、学习速率及动量系数，使其预测性能达到最佳，经过不断训练后最终采用Levenberg-Marquardt算法、神经元个数为10、学习速率为0.6、动量系数为0.5的预测模型优化参数。将120 个实验数据以80%训练集、10%验证集和10%预测集随机分配，进行网络训练。

1.3.5.2 PSO算法优化BP-ANN模型

PSO算法是一种启发式算法和进化算法[19]，粒子在空间中运动时，会根据个体极值和全局极值不断改变位置，从而更新自身的适应度值，达到在预设空间中寻优目的。相比于BP-ANN模型，PSO算法能在一定程度上避免BP-ANN陷入局部最优[27]。PSO参数设置如下：种群规模40，迭代次数70，加速因子c1=c2=1.494 45，粒子位置和速度的间隔分别为[-5，5]和[-1，1]。图3为PSO-BP-ANN预测模型算法流程，该模型的预测过程如下：1）将收集到的数据分为训练集和测试集，并将数据进行标准化处理;2）将导入的数据进行BP-ANN、PSO算法参数优化;3）运行PSO算法优化BP-ANN的初始权值和阈值;4）建立最佳的PSO-BP-ANN模型;5）比较PSO-BP-ANN模型和BP-ANN模型的预测效果。

1.4 数据处理

实验数据采用Qrigin 2017软件进行统计与分析，并采用Duncans比较法进行显著性检验，P<0.05表示差异具有统计学意义。采用SPSS 23软件对实验数据归一化和建立多元回归模型，采用MATLAB R2019a软件建立预测模型。

2 结果与分析

2.1 不同烟熏条件熏肠的a*、b*变化

由表1～2可知，烟熏温度、烟熏时间和肥瘦比对熏肠的外观色泽均有明显影响。熏制时间越长，熏肠的a*、b*越高，这可能是由于熏制时间越长，熏烟中着色化合物附着的程度加深。烟熏温度对熏肠a*影响总体不明显，b*则呈现明显增加的趋势，这可能是由于烟熏温度升高，美拉德反应加快，导致熏肠褐变程度加深。

2.2 不同煙熏条件熏肠中4 种PAHs含量的变化

由表3可知，烟熏时间、烟熏温度和肥瘦比均明显影响PAHs含量。随着烟熏时间的延长，熏肠的PAHs含量显著增加。当肥瘦比为2∶8、3∶7、4∶6时，PAHs含量随着烟熏温度的升高呈现先降低后增加的趋势，可能是由于烟熏初期木材控制性燃烧产生的PAHs附着在熏肠表面，随着烟熏温度的升高加快了脂肪滴落，从而熏肠表面的PAHs脱落，随着脂肪滴落的速率降低，PAHs含量在熏肠表面重新增加。当肥瘦比为0∶10、1∶9时，烟熏温度的升高导致PAHs含量明显增加，可能是由于木材控制性燃烧产生的PAHs附着在熏肠表面的速率大于脂肪滴落时熏肠表面PAHs脱落的速率。

2.3 PSO-BP-ANN模型预测结果

BP-ANN是食品产品数据分析中最常用的ANN[28]，典型的BP-ANN拓扑结构由输入层、隐藏层和输出层构成。总共有120 组实验数据用于PSO-BP-ANN模型的建立和评估，随机选取12 组数据作为预测集。

由图4可知，PSO-BP-ANN模型和BP-ANN模型都取得较好的预测效果，预测模型的绝对误差低于10%，在可控制的预测误差范围内，且PSO-BP-ANN模型的预测误差比BP-ANN模型更小。

由图5可知，使用PSO-BP-ANN模型比BP-ANN模型可以更好地预测PAHs含量，根据欧盟的新法规[8]，烟熏肉中4 种PAHs含量应小于30 ?g/kg，而熏肠中4 种PAHs真实值和预测值都超过了该限量。

通过PSO-BP-ANN和BP-ANN模型建立的预测模型相关系数（R2）可以确定实验输出数据（预测值）和实验数据（真实值）之间的相关性。由表4可知，BP-ANN模型训练集、验证集、测试集和全局数据的R2均略低于PSO-BP-ANN模型，并且PSO-BP-ANN模型的MSE比BP-ANN模型略小，这进一步表明PSO-BP-ANN模型的预测值与真实值之间的误差相对较小。PSO-BP-ANN模型能够较好地描述烟熏温度、烟熏时间、肥瘦比和熏肠色泽与PAHs含量的不确定性和非线性关系。对实验数据进行归一化后建立多元非线性回归模型：Y=-0.592-0.029X1-0.041X2-0.013X3-0.058X4+0.060X5，其中，Y表示4 种PAHs含量，X1表示烟熏温度，X2表示烟熏时间，X3表示肥瘦比，X4表示a*，X5表示b*。

训练和测试数据的R2分别为0.815和0.847，低于PSO-BP-ANN模型和BP-ANN模型优化后的R2，这表明ANN拟合复杂的非线性回归比多元回归模型效果更好。

2.4 灵敏度分析

灵敏度分析是基于输入层参数的变化导致输出层中的模型预测效果变化程度，因此，在输出层中观察到的R2越高，相对于输入层参数的灵敏度就越高[29-30]。

使用PSO-BP-ANN模型进行灵敏度分析，以确定每种因素（烟熏时间、烟熏温度、肥瘦比和色泽）和2 种因素间可能的相互作用对熏肠中4 种PAHs含量的影响。

由表5可知，单因素中烟熏时间和b*对熏肠中4 种PAHs含量预测具有较高的灵敏度，R2分别为0.517和0.544，MSE分别为0.047和0.037。当考虑到2 个因素间可能的相互作用时，与单因素相比发现R2显著提升，MSE显著降低，这表明因素之间的相互作用对4 种PAHs含量具有比单因素更大的促进作用，特别是烟熏温度和肥瘦比、a*和b*的相互作用对预测4 种PAHs含量具有极强的灵敏度，R2分别为0.764和0.783，MSE分别为0.029和0.031，这说明烟熏温度和肥瘦比的联合作用对4 种PAHs的生成起重要作用，但是烟熏时间、烟熏温度和肥瘦比都或多或少影响4 种PAHs的生成，因此需要精确控制烟熏温度、烟熏时间和肥瘦比，确保烟熏香肠的4 种PAHs含量控制在标准范围内。此外，本研究为通过无损、快速测定熏肠a*和b*预测4 种PAHs含量提供了可能性，为快速检测熏肠中4 种PAHs含量提供了理论可能。

3 结 论

建立基于PSO-BP-ANN的熏肠中4 种PAHs含量预测模型，以烟熏温度、烟熏时间、肥瘦比和熏肠色泽（a*、b*）作为神经网络的输入层参数，测得的4 种PAHs含量作为输出层参数。结果表明：PSO-BP-ANN模型的MSE为0.018，通过实验确定的训练、验证、测试和全局数据集的R2分别为0.951、0.929、0.913和0.940，BP-ANN模型的MSE为0.032，训练、验证、测试和全局数据集的R2分别为0.872、0.893、0.933和0.873;使用

PSO-BP-ANN模型具有更好的准确性和鲁棒性，该模型可以概括出烟熏温度、烟熏时间、肥瘦比和熏肠色泽影响4 种PAHs含量的内在规律，模拟烟熏过程4 种PAHs含量的变化;灵敏度分析表明，烟熏时间比烟熏温度和肥瘦比对于4 种PAHs含量预测更为关键，而烟熏温度、肥瘦比的联合作用对熏肠中4 种PAHs含量具有更好的预测效果，通过建立基于熏肠a*和b*对4 种PAHs含量的预测模型，为快速监测熏肠PAHs含量提供了理论可能。

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