一种米制品加工原料快速筛选方法与流程

文档序号:13165506阅读:258来源:国知局

本发明属于食品加工技术领域,具体涉及一种米制品加工原料快速筛选方法。



背景技术:

米制品是以大米及糙米为主要原料,经过加工制得的产品,主要包括米线、汤圆、粽子、年糕、方便米饭、米制膨化食品、米制发酵食品及衍生产品(如果葡糖浆、抗性淀粉、味精等)。适宜的原料品种是生产优质米制品的物质基础。我国稻谷品种资源丰富,有上万种稻谷种质资源,各种品种大米的品质可能存在较大的差异,并且不同品种大米的组成成分及理化特性与米制品品质密切相关。加工不同种类米制品对稻米原料的要求也不尽相同。如何从成千上万种大米品种中快速选择适宜的加工原料是米制品加工亟待解决的问题。

现行的米制品加工原料的适宜性评价方法一般是通过相关性分析、主成分分析、回归分析等建立大米原料理化指标与米制品感官品质的相关性,然后通过聚类分析将原料进行分类,根据聚类结果中各品种原料特性,进一步得到大米加工适宜性评价标准。现在这种评价方法存在着一些不足,一是大米原料理化指标众多,且各项指标之间存在一定的相关性,哪些指标对米制品品质起到关键作用还不清楚;二是米制品评价体系的建立还不完善,大多是按照感官评价总分的高低来确定米制品品质的优劣;三是现行方法仅能判断大米原料加工某一类米制品的适宜性。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题是,提供一种普适的策略用于米制品加工原料的快速筛选,旨在更加准确、快速的筛选米制品加工原料。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种米制品加工原料快速筛选方法,包括以下步骤:

(1)收集代表性的大米样品;

(2)测定不同品种大米原料的理化指标;

(3)将不同品种的大米原料加工成米制品;

(4)针对每一类米制品的特征,建立米制品品质的多层次评价指标因素集,采用层次分析法得到不同评价指标的权重;

(5)确定各评价因素的隶属度,构建模糊评价矩阵;

(6)采用模糊矩阵复合运算,得到模糊综合评价值;

(7)采用回归分析得到米制品综合评价值与原料特性之间的数学模型;

(8)利用步骤(7)所述数学模型,预测不同品种大米原料加工米制品适宜性。

优选的,步骤(2)中,测定不同品种大米原料的理化指标包括:

①采用谷物近红外分析仪测得大米样品的水分、蛋白质和直链淀粉含量等;

②采用食味计测得大米食味值;

③大米粉碎、过筛,进行糊化特性的测定,得到糊化温度、峰值黏度、崩解值、最低黏度、回生值、最终黏度等糊化特性参数。

优选的,步骤(4)中,针对每一类米制品的特征,建立米制品品质的多层次评价指标因素集,具体包括:

①所述米制品包括米线、方便米饭、汤圆、米发糕等;

②将用于评价所述米制品品质的指标划分为多级评价指标;

③将多级评价指标中的一级评价指标(ui)划分为感官品质指标(u1)、质构指标(u2)和其他理化指标(u3);

④根据米线的产品特性,得到一级评价指标(ui)下的二级评价指标(uij);

所述感官品质指标中的二级评价指标包括色泽(u11)、气味(u12)、组织形态(u13)及口感(u14),即u1={u11,u12,u13,u14};

所述质构指标中的二级评价指标包括弹性(u21)、黏性(u22)、硬度(u23)及咀嚼性(u24),即u2={u21,u22,u23,u24};

所述其他理化指标中的二级评价指标包括吐浆值(u31)、断条率(u32),即u3={u31,u32};

⑤根据方便米饭的产品特性,得到一级评价指标(ui)下的二级评价指标(uij);

所述感官品质指标中的二级评价指标包括复水前色泽(u11)、复水前形态(u12)、复水后外观(u13)、口感(u14)及香气(u15),即u1={u11,u12,u13,u14,u15};

所述质构指标中的二级评价指标包括硬度(u21)、粘着性(u22)、硬度(u23)、弹性(u24)及咀嚼性(u25),即u2={u21,u22,u23,u24,u25};

⑥根据汤圆的产品特性,得到一级评价指标(ui)下的二级评价指标(uij);

所述感官品质指标中的二级评价指标包括外观(u11)、口感(u12)和浑汤(u13),u1={u11,u12,u13};

所述质构指标中的二级评价指标包括硬度(u21)、弹性(u22)、黏性(u23)、回复性(u24)及咀嚼性(u25),即u2={u21,u22,u23,u24,u25};

所述其他理化指标中的二级评价指标包括冻裂率(u31)、失水率(u32)、汤透光率(u33),即u3={u31,u32,u33};

⑦根据米发糕的产品特性,得到一级评价指标(ui)下的二级评价指标(uij);

所述感官品质指标中的二级评价指标包括形态(u11)、色泽(u12)、香气(u13)、滋味(u14)及口感(u15),即u1={u11,u12,u13,u14,u15};

所述质构指标中的二级评价指标包括硬度(u21)、弹性(u22)、黏性(u23)、回复性(u24)及咀嚼性(u25),即u2={u21,u22,u23,u24,u25};

所述其他理化指标中的二级评价指标包括比容(u31)、滴定酸度(u32),即u3={u31,u32}。

优选的,步骤(4)中,采用层次分析法得到不同评价指标的权重,具体包括:

根据专家打分结果,得到二级评价指标和一级评价指标的判断矩阵,对判断矩阵进行归一化处理,计算各二级评价指标的二级权重(wij)和一级评价指标的一级权重(wi),得到权重集w1={w11,w12,w13,……,w1j},w2={w21,w22,w23,……,w2j},w3={w31,w32,w33,……,w3j},w={w1,w2,w3,……,wi}。

优选的,步骤(5)中,确定各评价因素的隶属度,构建模糊评价矩阵,具体包括:

①将步骤(4)中所述评价指标进一步划分为升型定量评价指标、适宜区间型定量评价指标和降型定量评价指标;

②计算各项二级指标的隶属度;

其中,对于升型定量评价指标,对各适宜等级的隶属度函数通用式为:

对于降型定量评价指标,对各适宜等级的隶属度函数通用式为:

对于适宜区间型定量评价指标,对各适宜等级的隶属度函数通用式为:

其中xij表示二级指标的测定值,min(xij)和max(xij)分别表示最小值和最大值,s1和s2分别表示最佳值下限和最佳值上限;

③构建单因素模糊矩阵r;

优选的,步骤(6)中,采用模糊矩阵复合运算,得到模糊综合评价值,包括将构建的单因素评价矩阵与步骤(4)中确定的指标权重相乘,

其中,o表示运算关系,根据实际情况和运算效果采用不同的模糊算子。

优选的,步骤(6)中,模糊矩阵复合运算采用算子分别代表模糊集的代数积和代数和)进行计算。

优选的,步骤(7)中,采用回归分析得到米线、汤圆、方便米饭、米发糕等米制品综合评价值与原料特性之间的数学模型,,其中y为米制品的综合评价值,a为与米制品种类有关的系数;xi为水分、直链淀粉、糊化温度、食味值等大米原料理化特性;bi为指数,i=1,2,3……。

优选的,步骤(8)中,利用步骤(7)所述数学模型,预测不同品种大米原料加工米制品适宜性,包括:

①测定大米原料的理化指标;包括采用谷物近红外分析仪测得原料大米的水分、蛋白质和直链淀粉含量等;采用食味计测得食味值;测定糊化特性,得到糊化温度、峰值黏度、崩解值、最低黏度、回生值、最终黏度等糊化特性参数;

②将上述大米原料的理化指标代入步骤(7)所述数学模型,得到相应米制品品质的综合评价值,评价原料大米的加工适宜性。

本发明运用模糊数学理论,建立米制品原料与米制品加工适宜性的隶属函数,并结合层次分析法得到各评价因子的权重,构建一个二级层次结构的米制品品质评价模型,提高米制品品质评价的科学性和准确性。在此基础上,通过回归分析构建大米原料品质与米制品品质综合评价值之间的数学模型,可定量化计算出不同品种的原料在加工米制品时的适宜程度,为原料的合理利用提供支持。

具体实施方式

以下结合实施例对本发明作进一步说明。

实施例1

一种米制品加工原料快速筛选方法,具体包括以下步骤:

s1:收集代表性的大米样品,相关样品信息见表1。

表1大米品种编号及名称

s2:测定不同品种大米原料的理化指标;包括采用谷物近红外分析仪测得原料大米的水分、蛋白质和直链淀粉含量等;采用食味计测得食味值;测定糊化特性,得到糊化温度、峰值黏度、崩解值、最低黏度、回生值、最终黏度等糊化特性参数;数据见表2。

表288个大米样品的理化特性基本统计数据

s3:将不同品种的大米原料加工成脱水型方便米饭,测得方便米饭的质构特征参数和感官品质评分。方便米饭的品质特征基本统计结果如表3所示。

表3不同品种大米加工的脱水型方便米饭基本数据统计

s4:针对脱水型方便米饭的产品特征,建立多层次评价指标因素集,如表4所示。

表4脱水型方便米饭品质综合评价指标体系

用层次分析法确定各评价因子(uij)的权重w,具体包括以下步骤:

首先,根据专家打分结果,得到一级评价指标和二级评价指标的判断矩阵;对同一级中各评价指标的重要性进行两两比较,做出相对重要性的判断,利用1~9标度法(表5)把第i个指标对第j个指标的相对重要性的估计值用aij表示,对于n个评价指标,构建判断矩阵a:

表51~9标度法

然后,对判断矩阵进行归一化处理,计算各个评价指标uij的权重w。对判断矩阵计算最大特征根和对应特征向量。

再次,对判断矩阵做一致性检验。若检验通过,特征向量即为各指标权重向量;若不通过需要重新构造判断矩阵。脱水型方便米饭的各个品质评价指标的权重如表3所示。

s5:确定各评价因素的隶属度,构建模糊评价矩阵。

首先,将表3中各评价指标划分为升型定量评价指标、适宜区间型定量评价指标和降型定量评价指标。其中,感官品质中复水前色泽、复水前形态、复水后外观、口感和香气,以及质构特征中粘聚性、咀嚼性和弹性属升型定量评价指标;粘着性和硬度属降型定量评价指标。

然后,计算各项二级指标的隶属度;其中,对于升型定量评价指标,对各适宜等级的隶属度函数通用式为:

对于降型定量评价指标,对各适宜等级的隶属度函数通用式为:

在此基础上构建单因素模糊矩阵r;

s6:采用算子模糊矩阵复合运算,得到模糊综合评价值。88个不同样品的综合评价值如表6所示。

表6不同品种大米加工脱水型方便米饭的综合评价值

s7:采用逐步回归分析得到方便米饭综合评价值与原料特性之间的数学模型,即,

(eq.1)

其中,x1为水分含量;x2为直链淀粉含量,x3为蛋白质含量,x4为食味值,x5为糊化温度。

实施例2

按照实施例1的相同步骤得到88个不同大米样品的鲜湿米线、米发糕和汤圆的综合评价值,数据统计如表7所示。

表7不同品种大米加工米制品的综合评价值的数据统计

采用逐步回归分析得到鲜湿米线、米发糕和汤圆的综合评价值与原料特性之间的数学模型,

鲜湿米线:

(eq.2)

其中,x1为直链淀粉含量,x2为糊化温度。

米发糕:

(eq.3)

其中,x1为直链淀粉含量,;x2为峰值时间,x3为糊化温度。

汤圆:

(eq.4)

其中,x1为水分含量;x2为直链淀粉含量,x3为糊化温度。

米制品综合评价值与原料特性之间的数学模型的验证,包括:

s1:测定15种大米原料的理化指标;包括采用谷物近红外分析仪测得原料大米的水分、蛋白质和直链淀粉含量等;采用食味计测得食味值;测定糊化特性,得到糊化温度、峰值黏度、崩解值、最低黏度、回生值、最终黏度等糊化特性参数,见表8。

表815种大米原料的理化指标

s2:将上述大米原料的理化指标分别代入数学模型eq.1、eq.2、eq.3和eq.4,得到相应米制品的综合评价预测值,见表9。

表915种大米原料加工米制品综合评价预测值

s3:将上述原料大米制成脱水型方便米饭,根据品质评价体系中的指标测定质构指标(硬度、粘着性、弹性、咀嚼性和粘聚性)和感官品质(复水前色泽和形态、复水后外观、口感和香气),计算各指标的隶属度,然后根据各指标隶属度和权重计算品质综合评价实测值,见表10。

s4:将上述原料大米制作成鲜湿米线,根据品质评价体系中测定质构指标(弹性、黏性、硬度及咀嚼性)、感官指标(色泽、气味、组织形态和口感)和其他理化指标(吐浆值、断条率),计算各指标的隶属度,然后根据各指标隶属度和权重计算品质综合评价实测值,见表10。

s5:将上述原料大米制作成米发糕,根据品质评价体系中测定质构指标(弹性、黏性、硬度、回复性和咀嚼性)、感官指标(形态、色泽、香气、滋味和口感)和其他理化指标(比容和滴定酸度),计算各指标的隶属度,然后根据各指标隶属度和权重计算品质综合评价实测值,见表10。

s6:将上述原料大米制作成汤圆,根据品质评价体系中测定质构指标(弹性、黏性、硬度、回复性和咀嚼性)、感官指标(外观、口感和浑汤)和其他理化指标(冻裂率、失水率和汤透光率),计算各指标的隶属度,然后根据各指标隶属度和权重计算品质综合评价实测值,见表10。

表1015种大米原料加工米制品综合评价值

s7:对比s2所述米制品综合品质预测值和s3~s6所述米制品综合品质实测值,分析预测值与实测值间的相关性,二者的相关系数均能达到0.9以上,表明模型的预测效果较好。

预测大米原料金优402加工米制品适宜性,包括:

s1:测定大米原料金优402的理化指标;包括采用谷物近红外分析仪测得原料大米的水分为12.56%、蛋白质含量为9.42%和直链淀粉含量为24.63%等;采用食味计测得食味值为39;测定糊化特性,得到糊化温度为84.43℃、峰值黏度为2.61pa﹒s、衰减值为1.21pa﹒s、最低黏度为1.39pa﹒s、回生值为1.15pa﹒s、最终黏度为2.52pa﹒s,峰值时间为5.7min。

s2:将上述大米原料的理化指标代入数学模型eq.1、eq.2、eq.3和eq.4,得到金优402制得的脱水型方便米饭、鲜湿米线、米发糕和汤圆的综合评价预测值分别为0.562,0.835,0.785和0.391,可知金优402适宜加工鲜湿米线,较适宜加工米发糕,不适合加工汤圆和脱水型方便米饭。

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