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Prediction acrylamide contents in fried dough twist based on the application of artificial neural network

人工神经网络 丙烯酰胺 扭转 人工智能 生物系统 食品科学 计算机科学 材料科学 高分子科学 数学 化学 复合材料 生物 聚合物 几何学 共聚物
作者
Xinyu Wu,Haiyang Yan,Yue Cao,Yuan Yuan
出处
期刊:Food Chemistry: X [Elsevier BV]
卷期号:24: 102007-102007
标识
DOI:10.1016/j.fochx.2024.102007
摘要

Acrylamide forms through the reaction between reducing sugars and asparagine in the thermal processing of food. Detection measures like LC-MS, HPLC are time-consuming and costly, which inspired us to use back propagation-artificial neural networks (BP-ANN) based on a genetic algorithm to establish an acrylamide prediction model in fried dough twist. The effects of frying time and temperature on acrylamide contents, as well as the color difference and acid value at different time and temperature were determined. Acrylamide content was found significantly correlated with temperature (

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