响应面法和人工神经网络优化尖吻鲈鱼糕微波加工工艺及其品质分析

林佳怡; NINAN Neethu; 何山; HEYDARI Amir; TRUONG Vi Khanh; 梁佳

DOI:10.12161/j.issn.1005-6521.2026.11.018

食品研究与开发:2026,47(11):140-148

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响应面法和人工神经网络优化尖吻鲈鱼糕微波加工工艺及其品质分析

林佳怡1，NINAN Neethu 2，何山1，2，3， HEYDARI Amir 4， TRUONG Vi Khanh 5，梁佳1*

(1.浙江海洋大学食品与药学学院，浙江舟山 316022；2.弗林德斯大学健康科学学院，澳大利亚阿德莱德 5042；3.查尔斯-达尔文大学科学与技术学院，澳大利亚达尔文 0810；4.弗林德斯大学科学与工程学院，澳大利亚阿德莱德 5042； 5.哈里发大学医疗保健工程创新中心，阿拉伯联合酋长国阿布扎比 127788)

Optimization of Microwave Processing Technology for Barramundi Kamaboko Using Response Surface Methodology and Artificial Neural Network and Its Quality Analysis

LIN Jiayi1， NINAN Neethu2， HE Shan1，2，3， HEYDARI Amir4， TRUONG Vi Khanh5， LIANG Jia1*

(1. School of Food and Pharmacy， Zhejiang Ocean University， Zhoushan 316022， Zhejiang， China；2. College of Health Science， Flinders University， Adelaide 5042， Australia； 3. Faculty of Science and Technology， Charles Darwin University， Darwin 0810， Australia；4. College of Science and Engineering，Flinders University， Adelaide 5042， Australia； 5. Healthcare Engineering Innovation Center， Khalifa University， Abu Dhabi 127788， United Arab Emirates)

摘要

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参考文献

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投稿时间：2025-08-12

中文摘要: 该研究以尖吻鲈为原料，采用微波辅助加热工艺制备与阿拉斯加狭鳕鱼糕质构特性相近的高品质鱼糕，并使用响应面法（response surface methodology，RSM）和人工神经网络（artificial neural network， ANN）对加工工艺与鱼糕咀嚼性之间的关系进行分析与建模。统计分析表明，在试验结果预测精度方面，RSM优于ANN。通过RSM优化得到的最佳微波加热条件为微波功率70 W、微波时间20 min、微波温度80 ℃。与传统加热方法相比，微波加热可显著改善尖吻鲈鱼糕的质构特性，使其咀嚼性达到与阿拉斯加狭鳕鱼糕相当的水平，且不损害其感官品质。

中文关键词: 尖吻鲈鱼糕咀嚼性响应面法人工神经网络

Abstract:This study used northern pikeperch as the raw material to produce high-quality fish cakes with a texture similar to that of Alaska pollock kamaboko using a microwave-assisted heating method. Response surface methodology （RSM） and artificial neural network （ANN） were employed to analyze and model the relationship between the processing conditions and chewiness. Statistical analysis indicated that RSM outperformed ANN -in terms of prediction accuracy for the experimental results. The optimal microwave-assisted heating conditions obtained by RSM were a microwave power of 70 W， a microwave time of 20 min， and a microwave temperature of 80 ℃. Compared to traditional heating methods， microwave-assisted heating significantly improved the chewiness of barramundi fish cake， achieving a chewing quality comparable to that of Alaska pollock fish cake， without compromising sensory quality.

keywords: barramundi kamaboko chewiness response surface methodology artificial neural network

文章编号：202611018 中图分类号： 文献标志码：

基金项目:

作者	单位
林佳怡	1.浙江海洋大学食品与药学学院,浙江舟山 316022；
NINAN Neethu	2.弗林德斯大学健康科学学院,澳大利亚阿德莱德 5042；
何山	1.浙江海洋大学食品与药学学院,浙江舟山 316022；2.弗林德斯大学健康科学学院,澳大利亚阿德莱德 5042；3.查尔斯-达尔文大学科学与技术学院,澳大利亚达尔文 0810；
HEYDARI Amir	4.弗林德斯大学科学与工程学院,澳大利亚阿德莱德 5042；
TRUONG Vi Khanh	5.哈里发大学医疗保健工程创新中心, 阿拉伯联合酋长国阿布扎比 127788
梁佳	1.浙江海洋大学食品与药学学院,浙江舟山 316022；

Author Name	Affiliation
LIN Jiayi	1. School of Food and Pharmacy, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, Zhejiang, China；
NINAN Neethu	2. College of Health Science, Flinders University, Adelaide 5042, Australia；
HE Shan	1. School of Food and Pharmacy, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, Zhejiang, China；2. College of Health Science, Flinders University, Adelaide 5042, Australia； 3. Faculty of Science and Technology, Charles Darwin University, Darwin 0810, Australia；
HEYDARI Amir	4. College of Science and Engineering,Flinders University, Adelaide 5042, Australia；
TRUONG Vi Khanh	5. Healthcare Engineering Innovation Center, Khalifa University, Abu Dhabi 127788, United Arab Emirates
LIANG Jia	1. School of Food and Pharmacy, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, Zhejiang, China；

引用文本：

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