مدل‌سازی روند تغییرات شاخص‌های فیزیکوشیمیایی، بافتی و حسی ماست غنی‎شده با آهن و روی توسط شبکه‌های عصبی مصنوعی

نوع مقاله : مقاله کامل پژوهشی

نویسندگان

1 دانش‌آموختۀ کارشناسی ارشد، صنایع غذایی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان

2 دانشیار، دانشکده صنایع غذایی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان

3 دانشجوی دکتری، صنایع غذایی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان

چکیده

در این ‌پژوهش جهت تعیین مدلی برای پیش‌بینی روند تغییرات خصوصیات مختلف ماست غنی‎شده با آهن و روی، محصول مایه‌خورده با غلظت‌های برابر 20، 40 و 60 میلی‌گرم این املاح به ازای یک کیلوگرم شیر غنی‌سازی شدند و نمونه‌ها در دوره‌های زمانی 1، 7 و 14 روز مورد آزمون قرار گرفتند. ویژگی‎های فیزیکوشیمیایی (اسیدیته، pH، آب‎دهی، ظرفیت نگهداری آب و ویسکوزیته)، ویژگی‌های بافتی (سختی، فنریت، نیروی چسبندگی و پیوستگی) و حسی (طعم، بو، رنگ، بافت و پذیرش کلی) نمونه‎ها مورد بررسی قرار گرفت و جهت پیش‌بینی روند تغییرات از ابزار شبکه‌های عصبی مصنوعی در نرم‌افزار MATLAB R2013a استفاده شد. با بررسی شبکه‌های مختلف به‎ترتیب برای ماست غنی‌شده با آهن و روی شبکه‌های پس‌انتشار پیش‎خور با توپولوژی‌های 2-2-3-14 و 2-4-14 با ضرایب همبستگی 0/997 و 0/991 و میانگین مربعات خطای 0/4090 و 0/1040 با به‎کارگیری تابع فعال‌سازی تانژانت سیگموئید هیپربولیکی، الگوی یادگیری لونبرگ-مارکوات و چرخۀ یادگیری 1000 به‎عنوان بهترین مدل‌های عصبی مشخص گردیدند. نتایج حاصل از مدل‌های بهینۀ انتخاب‎شده نیز ارزیابی گردید و این مدل‌ها با ضرایب همبستگی بالا (بیش از 0/98) و انحراف معیار میانگین بسیار پایین قادر به پیش‌بینی روند تغییرات بودند.

کلیدواژه‌ها

امیری چایجان، ر.، خوش‌تقاضا، م.، منتظر، غ.، مینایی، س. و علیزاده، م. 1388 .تخمین ضریب تبدیل شلتوک با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی در خشک کردن بستر سیال. مجله علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی ایران، 48(13):285-298.
برنجی اردستانی، س.، عزیزی، م. و سحری، م. 1386. اثر غنی سازی با آهن، اسید فولیک، روی و کلسیم بر ویژگی‌های رئولوژیکی و شیمیایی آرد ستاره. فصلنامه علوم و صنایع‌غذایی ایران، 4(4):33-43.
بهروزی‎خزایی، ن.، امیری‎چایجان، ر.، توکلی‎هشجین، ت. و خوش‎تقاضا، م. 1386. بررسی شاخص‎های مهم خشک کردن انگور در روش خشک کردن با جریان هوای گرم به کمک شبکه‎های عصبی مصنوعی. مجله پژوهش کشاورزی، 7(3):154-141.
شریفی، م.، رفیعی، ش.، کیهانی، ع. و امید، م. 1389. شبیه‎سازی مدل سینتیک خشک شدن بستر نازک پرتقال رقم تامسون با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی. فصلنامه علوم و صنایع غذایی، 7(1):39-49.
Antonio, G.C., Alves, D.G., Azoubel, P.M., Murr, F.E.X., & Park, K.J. 2008. Influence of osmotic dehydration and high temperature short time processes on dried sweet potato (Ipomoea batatas Lam.). Journal of Food Engendering, 84(3):375-382.
Askary, N., & Bolandi, M., 2013, Assessment of iron fortification influence on organoleptic and physic chemical properties of yogurt. Journal of Chemical Health Risks, 3(2):1-8.
Bourne, M.C., Moyer, J.C., & Hand, D.B. 1966. Measurement of food texture by a universal testing machine. Food Technology, 20(4):522.
Bourne, M.C., Kenny, J.F., & Barnard, J. 1978. Computer-assisted readout of data from texture profile analysis curves. Journal of Texture Structure, 9(4):481-494.
Cruz, A.G., Walter, E.H.M., Cadena, R.S., Faria, J.A.F., Bolini, H.M.A., & Fileti, A.M.F. 2009. Monitoring the authenticity of low-fat yogurts by an artificial neural network. Journal of Dairy Science, 92(10):4797-4804.
El-Kholy Amira, M., Osman, M., Gouda, A., & Ghareeb Wafaa, A. 2011. Fortification of Yoghurt with Iron. World Journal of Dairy & Food Sciences, 6 (2):159-165.
Etzion, Y., Linker, R., Cogan, U., & Shmulevich, I. 2004. Determination of protein concentration in raw milk by mid-infrared Fourier transform infrared/attenuated total reflectance Spectroscopy. Journal of Dairy Science, 87:2779-2788.
Funahashi, H., & Horiuchi, J. 2008. Characteristics of the churning process in continuous butter manufacture and modeling using an artificial neural network. International Journal of Dairy Technology, 18:323-328.
Goyal, S., & Kumar Goyal, G. 2012. Artificial neural networks for dairy industry: A Review. Journal of Advanced Computer Science and Technology, 1(3):101-115.
Hardi, J., & Slacanac, V. 2000. Examination of coagulation kinetics and rheological properties of fermented milk products: Influence of starter culture, milk fat content and addition of inulin. Mljekarstvo, 50(3):217-226.
He, Y., Feng, S., Deng, X., & Li, X. 2006. Study on lossless discrimination of varieties of yogurt using the visible/NIR spectroscopy. Food Research International, 39:645-650.
Hettinga, K.A., van Valenberg, H.J.F., Lam, T.J.G.M., & van Hooijdonk, A.C.M. 2008. Detection of mastitis pathogens by analysis of volatile bacterial metabolites. Journal of Dairy Science, 91(10):3834-3839.
Islam, M.D.R., Sablani, S.S., & Mujumdar, A.S. 2003. An artificial neural network model for prediction of drying rates. Journal of Drying Technology, 21(9):1867-1884.
Jimenez Marquez, S.A., Thibault, J., & Lacroix, C. 2005. Prediction of moisture in cheese of commercial production using neural networks. International Journal of Dairy Technology, 15:1156-1174.
Johnson, Q., Manner, V., & Ranum, P. 2004. Fortification hand book. The Micronutrient Initiative, 4:1-120.
Kesler, S.E. 1994. Mineral resources, economics and the environment: New York, Macmillan, 396 p.
Khanmohammadi, M., Garmarudi, A.B.K., Ghasemi, K., Garrigues, S., & de la Guardia, M. 2009. Artificial neural network for quantitative determination of total protein in yogurt by infrared spectrometry. Journal of Microchemestry, 91:47-52.
Kim, Y.J., & Liu, R.H. 2002. Increase of conjugated linoleic acid content in milk by fermentation with lactic acid bacteria. Journal of Food Science, 67(5):1731-1737.
Krebs, N.F., Reidinger, C.J., Hartley, S., Robertson, A.D., & Hambidge, K.M. 1995. Zinc supplementation during lactation: effects on maternal status and milk zinc concentrations. Journal of Clinical Nutrient, 61:1030-1036.
Ni, H., & Gunasekaran, S. 1998. Food quality prediction with neural networks. Food Technology, 52:60-65.
Nkhata, S.G., Ustunol, Z., & Menevseoglu, A. 2015. Iron fortification of yogurt and pasteurized milk. Journal of Nutritional Health & Food Science, 3(3):1-12.
Ocak, E., & Köse, Ş. 2010. The effects of fortifying milk with Cu, Fe and Zn minerals on the production and texture of yoghurt. Journal of Food Agriculture & Environment, 8(2):122-125.
Pillonel, L., Bütikofer, U., Schlichtherle-Cerny, H., Tabacchi, R., & Bosset. J.O. 2005. Geographic origin of European Emmental. Use of discriminant analysis and artificial neural network for classification purposes. International Dairy Journal, 15:557-562.
Rosemont, L. 1990. Yoghurt-its nutritional and health benefits. National Dairy Council, 61(2):7-12.
Sahin, N., Yasar, K., & Hayaloglu, A.A. 2008. Physical, chemical and flavour quality of non-fat yogurt as affected by ab-glucan hydrocolloidal composite during storage. Food Hydrocolloids, 22:1291-1297.
Salvador, A., & Fiszman, S.M. 2004. Textural and sensory characteristics of whole and skimmed flavored set-type yogurt during long storage. Journal of Dairy Science, 87:4033-4041.
Sendra, E., Kuri, V., Fernández-López, J., Sayas-Barberá, E., Navarro, C., & Pérez-Alvarez, J.A. 2010. Viscoelastic properties of orange fiber enriched yogurt as a function of fiber dose, size and thermal treatment. LWT-Food Science and Technology, 43(4):708-714.
Sofu, A., & Ekinci, F.Y. 2007. Estimation of storage time of yogurt with artificial neural network modeling. Journal of Dairy Science, 90(7):3118-3125.
Supavititpatana, P., Wirjantoro, T.I., Apichartsrangkoon, A., & Raviyan, P. 2008. Addition of gelatin enhanced gelatoin of corn-milk yogurt. Food Chemistry, 106:211-216.
CAPTCHA Image
دوره 5، شماره 4
اسفند 1395
صفحه 325-336
  • تاریخ دریافت: 06 دی 1393
  • تاریخ بازنگری: 28 خرداد 1395
  • تاریخ پذیرش: 05 تیر 1395