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作者：孙嘉;郑远荣;刘振民;张娟;徐杏敏;贾向飞;
单位：乳业生物技术国家重点实验室,上海乳业生物工程技术研究中心,光明乳业股份有限公司乳业研究院;上海大学生命科学学院;
摘要：为提升Halloumi奶酪品质，采用反向传播神经网络和遗传算法优化Halloumi奶酪生产过程的多工艺参数。选取CaCl_2添加量、热烫温度和压榨压强为优化变量，以成品奶酪得率和感官评分为优化目标，分别建立了2个神经网络模型，模型精度分别达到了98.936%和98.255%。之后，通过遗传算法进行寻优，结果表明，在得率≥10%以及感官评分≥85的前提下，以奶酪得率为目标的最优生产工艺条件：CaCl_2添加量0.014 4%、热烫温度83.5℃、压榨压强5.12 kPa,该条件下最高得率为12.01%。以感官品质为目标的最优生产工艺条件：CaCl_2添加量0.017 1%、热烫温度83.7℃、压榨压强10.38 kPa,该条件下最高感官评分为94.5。该方法能够有效实现Halloumi奶酪生产工艺的快速优化，为促进Halloumi奶酪工业化提供理论基础。
关键词：新鲜奶酪;;Halloumi奶酪;;神经网络;;遗传算法;;工艺优化
基金资助：上海乳业生物工程技术研究中心能力提升项目(19DZ2281400)
