The Optimisation of Bitter Gourd-Grape Beverage Fermentation Using a Consolidated Response Surface Methodology (RSM) and Artificial Neural Network (ANN) Approach

响应面法 苦瓜 开胃菜 可滴定酸 发酵 食品科学 数学 人工神经网络 化学 机器学习 计算机科学 统计 苦瓜 传统医学 医学
作者
Tintswalo Lindi Maselesele,Tumisi Beiri Jeremiah Molelekoa,Sefater Gbashi,Oluwafemi Ayodeji Adebo
出处
期刊:Plants [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:12 (19): 3473-3473 被引量:1
标识
DOI:10.3390/plants12193473
摘要

The present study adopted a response surface methodology (RSM) approach validated by artificial neural network (ANN) models to optimise the production of a bitter gourd-grape beverage. Aset of statistically pre-designed experiments were conducted, and the RSM optimisation model fitted to the obtained data, yielding adequately fit models for the monitored control variables R2 values for alcohol (0.79), pH (0.89), and total soluble solids (TSS) (0.89). Further validation of the RSM model fit using ANN showed relatively high accuracies of 0.98, 0.88, and 0.82 for alcohol, pH, and TSS, respectively, suggesting satisfactory predictability and adequacy of the models. A clear effect of the optimised conditions, namely fermentation time at (72 h), fermentation temperature (32.50 and 45.11 °C), and starter culture concentration (3.00 v/v) on the total titratable acidity (TTA), was observed with an R2 value of (0.40) and RSM model fit using ANN overall accuracy of (0.56). However, higher TTA values were observed for samples fermented for 72 h at starter culture concentrations above 3 mL. The level of 35% bitter gourd juice was optimised in this study and was considered desirable because the goal was to make a low-alcohol beverage.
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