CN106814171B - 一种利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法，包括，化学指标的测定，检测数据的处理，数学模型的建立，最优甾醇添加量的确定。本发明提供的模型方法综合考虑了宏观指标，营养元素，危害因子三大因素，表现形式清晰易懂，方法更准确，能够在综合考虑各项因素的基础上确定最佳添加量，可应用于食品营养学领域领域。

Description

一种利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法
技术领域
本发明属于食品营养学领域，具体涉及一种利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法。
背景技术
植物甾醇是植物体内微量的活性成分，在细胞中起着稳定细胞膜的作用，广泛存在于植物的根、茎、叶、果实和种子中。植物甾醇有三类，4-无甲基甾醇、4-甲基甾醇和4，4'-二甲基甾醇。常用的β-谷甾醇、豆甾醇、菜油甾醇、菜籽甾醇、燕麦甾醇和麦角甾醇属于4-无甲基甾醇。植物内的甾醇有4种存在形式：游离态、甾醇酯(脂肪酸酯和酚酸酯)、甾基糖苷和酰化甾基糖苷。游离甾醇和甾醇酯可溶于非极性溶剂如正己烷，而甾基糖苷和酰化甾基糖苷需要极性改性剂方可溶解。大部分的植物甾醇是固体，不溶于水，难溶于油、熔点高，如谷甾醇、菜油甾醇和豆甾醇的熔点分别是140℃、157℃～158℃和170℃，长时间接近熔点温度可能发生氢化。植物甾醇产品一般从植物油精炼时皂脚、脱臭馏出物中提取。
植物甾醇是一类具有多种生理功能的微量成分，不仅能够显著降低血清中胆固醇含量，而且显示突出的抗癌效果，可抑制乳腺癌、结肠癌和胃癌等。此外，植物甾醇具有一定的抗氧化作用，富含植物甾醇的玉米胚芽油煎炸性能显著提升。随着功能研究深入，植物甾醇作为功能性物质添加到食品中日益受到青睐，植物甾醇广泛应用于食用油、医药、化妆品行业。
然而，研究发现食用油中的植物甾醇在加热、电离辐射、光照等条件下发生氧化，生成的甾醇氧化物具有细胞毒性、致突变、致动脉粥样硬化以及致癌物等毒副作用，不宜大量添加。市场上尚没有确定食用油中植物甾醇添加量的最佳方法，各产品植物甾醇含量差异显著。因此，极需找到一种合理利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法。
发明内容
本部分的目的在于提供一种合理利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述和/或现有食用油中植物甾醇添加量确定过程中存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明的其中一个目的是填补现有技术中的空白，提供一种综合考虑宏观指标，营养元素，危害因子因素的数学模型方法。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：一种利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法，包括，化学指标的测定；检测数据的处理；数学模型的建立；最优甾醇添加量的确定。
作为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法的一种优选方案，其中：所述化学指标的测定，包括食用油中的酸价、过氧化值、脂肪酸组成、植物甾醇含量和植物甾醇氧化物含量的测定。
作为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法的一种优选方案，其中：所述检测数据的处理，是将脂肪酸组成根据德国化学协会标准C-V11，转化为计算碘值数据，其中，饱和脂肪酸、棕榈油酸、油酸、亚油酸、亚麻酸、二十碳一烯酸、芥酸的影响因子分别为0、0.950、0.860、1.732、2.616、0.785、0.732。
作为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法的一种优选方案，其中：所述数学模型的建立，其是引入权重消除时间因素，统一数据方向，无量纲化，综合指标评价值。
作为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法的一种优选方案，其中：所述权重，其公式为其中，设定特定的温度、特定的甾醇添加量下的实验结果为一个评价对象，则有i个评价对象，所述i个评价对象是指不同所述温度的个数与所述的甾醇添加量的种类的乘积；设定所述酸价、所述过氧化值、所述碘值、所述植物甾醇含量和所述植物甾醇氧化物含量为评价指标，则有j个评价指标；
代表第i个评价对象的第j个指标在k时刻的值。
作为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法的一种优选方案，其中：所述权重，其中，基于食用油氧化随时间指数型变化的公式，引入权重系数cn>0，满足ck＝c1*qt(q取e＝2.7182，t为时间)，结合上述两式，计算得c1的值，消除时间因素，即每个温度下每个甾醇添加量下的每个指标都只有一个数值。
作为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法的一种优选方案，其中：所述数值，若所述评价指标需要越大越好，则yij不变；若所述评价指标需要越小越好，则yij取倒数，得到新的数据，记为zij，此时得到的zij仍是有单位的，以统一数据方向。
作为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法的一种优选方案，其中：所述zij，借助于无量纲化的标准化法来消除数据量纲的影响，公式如下：
其中，
所述S为数据的标准偏差公式，记60为均值，超过均值的转化为60以上，反之在60以下。
作为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法的一种优选方案，其中：所述综合指标评价值，其中，综合指标评价值＝(1/6)*过氧化值评分+(1/6)*酸价评分+(1/6)*碘值得分+(1/6)*甾醇得分+(1/3)*甾醇氧化物得分。
作为本发明所述确定食用油中植物甾醇最适添加量的数学模型方法的一种优选方案，其中：所述最优甾醇添加量的确定，所述综合指标评价值与各自植物甾醇添加了进行相关性分析，所述相关性分析是以所述综合指标评价值为纵坐标，所述植物甾醇添加量为横坐标，作图，取最高点对应横坐标得最佳甾醇添加量。
本发明所具有的有益效果：本发明所提供的分析方法，综合考虑了宏观指标，营养元素，危害因子三大因素，并采用建立数学模型的方法分析了在食用油中植物甾醇的添加量，多少才能最合适。表现形式清晰易懂，方法更准确，能够在综合考虑各项因素的基础上确定最佳添加量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第三个实施例中在60℃加热条件下过氧化值的变化图；
图2为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第三个实施例中在60℃加热条件下酸价的变化图；
图3为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第三个实施例中在60℃加热条件下碘值的变化图；
图4为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第三个实施例中在60℃加热条件下甾醇的变化图；
图5为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第三个实施例中在60℃加热条件下甾醇氧化物的变化图；
图6为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第四个实施例中在180℃加热条件下过氧化值的变化图；
图7为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第四个实施例中在180℃加热条件下酸价的变化图；
图8为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第四个实施例中在180℃加热条件下碘值的变化图；
图9为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第四个实施例中在180℃加热条件下甾醇的变化图；
图10为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第四个实施例中在180℃加热条件下甾醇氧化值的变化图；
图11为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第五个实施例中在180℃煎炸条件下过氧化值的变化图；
图12为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第五个实施例中在180℃煎炸条件下酸价的变化图；
图13为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第五个实施例中在180℃煎炸条件下碘值的变化图；
图14为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第五个实施例中在180℃煎炸条件下甾醇的变化图；
图15为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第五个实施例中在180℃煎炸条件下甾醇氧化物的变化图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合具体实施例对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明的第一个实施例，利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法，包括以下步骤：化学指标的测定；检测数据的处理；数学模型的建立；最优甾醇添加量的确定。
在本实施例中，首先，化学指标的测定，测定的化学指标包括食用油中的酸价(《GB5009.229-2016食品安全国家标准食品中酸价的测定》)，过氧化值(《GB 5009.227-2016食品安全国家标准食品中过氧化值的测定》)，脂肪酸组成(《GB/T 17377-2008动植物油脂脂肪酸甲酯的气相色谱分析》)，植物甾醇含量(《GB/T 25223-2010动植物油脂甾醇组成和甾醇总量的测定气相色谱法》)，植物甾醇氧化物含量(Guardiola F，Bou R，Boatella J，etal.Analysis of sterol oxidation products in foods.[J].Journal of AoacInternational，2004，87(2):441-466.)。第二步，将测定的化学指标的进行数据处理。较佳地，将第一步测定的化学指标中脂肪酸组成，根据德国化学协会标准C-V11，转化为计算碘值数据，其中饱和脂肪酸、棕榈油酸、油酸、亚油酸、亚麻酸、二十碳一烯酸、芥酸的影响因子分别为0、0.950、0.860、1.732、2.616、0.785、0.732。第三步，根据处理后的数据建立数学模型，对数据进行分析。第四步，确定食用油中植物甾醇的添加量。
本发明的第二个实施例和第一个实施例的区别：该实施例中，第三步中引入权重消除时间因素，统一数据方向，无量纲化和综合指标评价值，此处的权重设置，是为了消除时间，越往后所占的权重越大，即加热时间越长，所得的指标越重要。具体方案为：采用公式为其中，在设定特定的温度和特定的甾醇添加量下的实验结果，作为一个评价对象，则有i个评价对象，i个评价对象是指不同温度的个数与的甾醇添加量的种类的乘积，例如，做了3个温度*5种不同甾醇含量样品的实验，那么温度个数*甾醇添加量种数等于有15个评价对象。设定酸价、过氧化值、碘值、植物甾醇含量和植物甾醇氧化物含量为评价指标，则有j个评价指标，需要说明的是，过氧化值和酸价考虑的是宏观法规指标，甾醇和碘值考虑的是营养指标，甾醇氧化物考虑的是危害因子。不同甾醇添加水平的样品在k个时刻下取样，上面的变量用字母描述为：代表第i个评价对象的第j个指标在k时刻的值。
由于实验结果依赖时间，首先考虑消除时间因素，基于食用油氧化随时间指数型变化的公式，引入权重系数cn>0，满足设ck＝c1*qt(q取e＝2.7182，t为时间)，结合上述两式，可计算得c1的值，将原始数据应用下面公式转换：此时数据没有时间因素，即每个温度下每个甾醇添加量下的每个指标都只有一个数值。需要注意的是，这些数据还是有量纲的，而且有的越大越好，有的越小越好，所以在除去时间因素之后，要将量纲因素除去。
无量纲化，首先判断数值，若所述评价指标需要越大越好，则yij不变；若所述评价指标需要越小越好，则yij取倒数，得到新的数据，记为zij，以统一数据方向。也就是说，对于那些越大越好的指标，数值不动，对于越小越好的指标，我们采用取倒数的方法(经过上一步骤处理，yij不存在0的情况)。例如，酸价是越小越好，那么酸价对应的刚算出来的yij就取倒数；碘值越大越好，那么碘值刚才算出来的yij就不变。通过此计算，得到新的数据，记为zij，注意此时得到的zij仍是有单位的。
得到的zij，借助于标准化法来消除数据量纲的影响，公式如下：
其中，
S为数据的标准偏差公式，这个无量纲方法是最常用的标准化方法。这里的60，是为了把结果对应于“百分制”结果，这种“百分数”还不同于一般的百分数，因为个别极端数值的转化值，可能超出[0，100]区间。记60为均值，超过均值的转化为60以上，反之在60以下。
最后综合指标评价值，综合指标评价值＝(1/6)*过氧化值评分+(1/6)*酸价评分+(1/6)*碘值得分+(1/6)*甾醇得分+(1/3)*甾醇氧化物得分。根据甾醇添加量的计算，综合评分与各自植物甾醇添加了进行相关性分析，取最高点对应横坐标得最佳甾醇添加量。
参照图1～5，图1为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第三个实施例中在60℃加热条件下过氧化值的变化图，图2为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第三个实施例中在60℃加热条件下酸价的变化图，图3为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第三个实施例中在60℃加热条件下碘值(将脂肪酸组成根据德国化学协会标准C-V11，转化为计算碘值数据)的变化图，图4为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第三个实施例中在60℃加热条件下甾醇的变化图，图5为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第三个实施例中在60℃加热条件下甾醇氧化物(甾醇主要氧化为7-酮基化合物、7β-羟基化合物、5，6β-环氧化物、5，6α-环氧化物>3-羟基氧化物、7α-羟基化合物这六类物质，而以鉴定出的此六类物质的总和作为甾醇氧化物的总量)的变化图。通过不同甾醇含量大豆油储藏实验来判断60℃加热条件下，大豆油中含有多少的甾醇含量最合适。
具体方案为：制备甾醇含量分别为2.07‰，5.88‰，9.92‰，13.00‰的大豆油，各取100g，置于玻璃瓶中，敞口放在60℃烘箱中，每隔两天取样一次，检测过氧化值、酸价、脂肪酸组成、甾醇、甾醇氧化物。检测结果如图1，引入权重消除时间因素，统一数据方向，无量纲化，计算综合指标评价值＝(1/6)*过氧化值评分+(1/6)*酸价评分+(1/6)*碘值得分+(1/6)*甾醇得分+(1/3)*甾醇氧化物得分。综合指标评价值如表1所示：
表1不同甾醇含量大豆油储藏样品综合指标评价值
甾醇含量 2.07‰ 5.88‰ 9.92‰ 13.00‰
综合指标评价值 71.37 64.86 64.23 63.71
结果显示在60℃加热条件下，权衡宏观指标，营养物质，危害因子各项指标，大豆油中2.07‰的甾醇含量最合适。
参照图6～10，图6为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第四个实施例中在180℃加热条件下过氧化值的变化图，图7为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第四个实施例中在180℃加热条件下酸价的变化图，图8为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第四个实施例中在180℃加热条件下碘值(将脂肪酸组成根据德国化学协会标准C-V11，转化为计算碘值数据)的变化图，图9为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第四个实施例中在180℃加热条件下甾醇的变化图，图10为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第四个实施例中在180℃加热条件下甾醇氧化物(甾醇主要氧化为7-酮基化合物、7β-羟基化合物、5，6β-环氧化物、5，6α-环氧化物>3-羟基氧化物、7α-羟基化合物这六类物质，而以鉴定出的此六类物质的总和作为甾醇氧化物的总量)的变化图。通过不同甾醇含量大豆油高温氧化实验来判断180℃加热条件下，大豆油中含有多少的甾醇含量最合适。
具体方案为：制备甾醇含量分别为2.07‰，5.88‰，9.92‰，13.00‰的大豆油，各取100g，置于玻璃瓶中，敞口放在180℃烘箱中，分别在0h，0.5h，1h，3h，6h，9h取样，检测过氧化值、酸价、脂肪酸组成、甾醇、甾醇氧化物。检测结果如图2，引入权重消除时间因素，统一数据方向，无量纲化，计算综合指标评价值＝(1/6)*过氧化值评分+(1/6)*酸价评分+(1/6)*碘值得分+(1/6)*甾醇得分+(1/3)*甾醇氧化物得分。综合指标评价值如表2所示：
表2不同甾醇含量大豆油高温氧化样品综合指标评价值
甾醇含量 2.07‰ 5.88‰ 9.92‰ 13.00‰
综合指标评价值 53.31 55.08 55.87 64.79
结果显示在180℃加热条件下，权衡宏观指标，营养物质，危害因子各项指标，大豆油中13.00‰的甾醇含量最合适。
参照图11～15，图11为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第五个实施例中在180℃煎炸条件下过氧化值的变化图，图12为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第五个实施例中在180℃煎炸条件下酸价的变化图，图13为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第五个实施例中在180℃煎炸条件下碘值(将脂肪酸组成根据德国化学协会标准C-V11，转化为计算碘值数据)的变化图，图14为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第五个实施例中在180℃煎炸条件下甾醇的变化图，图15为本发明所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法第五个实施例中在180℃煎炸条件下甾醇氧化物(甾醇主要氧化为7-酮基化合物、7β-羟基化合物、5，6β-环氧化物、5，6α-环氧化物>3-羟基氧化物、7α-羟基化合物这六类物质，而以鉴定出的此六类物质的总和作为甾醇氧化物的总量)的变化图。本发明的第五个实施例中在180℃煎炸条件下油脂化学指标变化图，通过不同甾醇含量大豆油高温煎炸实验来判断180℃加热条件下，大豆油中含有多少的甾醇含量最合适。
具体方案为：制备甾醇含量分别为2.07‰，5.88‰，9.92‰，13.00‰的大豆油，各取500g，180℃条件下煎炸薯条，分别在0h，0.5h，1h，3h，6h，9h取样，检测过氧化值、酸价、脂肪酸组成、甾醇、甾醇氧化物。检测结果如图3，引入权重消除时间因素，统一数据方向，无量纲化，计算综合指标评价值＝(1/6)*过氧化值评分+(1/6)*酸价评分+(1/6)*碘值得分+(1/6)*甾醇得分+(1/3)*甾醇氧化物得分。综合指标评价值如表3所示：
表3不同甾醇含量大豆油高温煎炸样品综合指标评价值
甾醇含量 2.07‰ 5.88‰ 9.92‰ 13.00‰
综合指标评价值 56.38 55.98 56.53 57.86
结果显示在180℃煎炸条件下，权衡宏观指标，营养物质，危害因子各项指标，大豆油中13.00‰的甾醇含量最合适。
本发明的第六个实施例，通过不同甾醇含量大豆油综合评价来判断180℃加热条件下，大豆油中含有多少的甾醇含量最合适。
具体方案为：综合指标评价值＝(1/6)*过氧化值评分+(1/6)*酸价评分+(1/6)*碘值得分+(1/6)*甾醇得分+(1/3)*甾醇氧化物得分。
表4不同甾醇含量大豆油综合指标评价值
结果显示综合三种加工条件，权衡宏观指标，营养物质，危害因子各项指标，大豆油中13.00‰的甾醇含量最合适，大豆油中添加植物甾醇导致综合指标评价值先下降后升高。
本发明的第七个实施例，通过不同甾醇含量大豆油综合评价(不考虑危害因子)来综合判断大豆油中含有多少的甾醇含量最合适。
具体方案为：不考虑危害因子的综合指标评价值＝(1/4)*过氧化值评分+(1/4)*酸价评分+(1/4)*碘值得分+(1/4)*甾醇得分。
表5不同甾醇含量大豆油综合指标评价值
甾醇含量 60℃加热 180℃加热 180℃煎炸 加权平均
2.07‰ 62.31 51.39 52.24 55.31
5.88‰ 65.18 55.54 55.10 58.61
9.92‰ 66.95 56.83 57.15 60.31
13.00‰ 67.46 70.32 59.50 65.76
结果显示当不考虑危害因子时，综合三种加工条件，权衡宏观指标，营养物质，危害因子各项指标，大豆油中13.00‰的甾醇含量综合评价最佳，大豆油中添加植物甾醇量与综合指标评价值正相关。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法，其特征在于：包括，
化学指标的测定；
检测数据的处理；
数学模型的建立；
最优甾醇添加量的确定；其中，所述化学指标的测定，包括食用油中的酸价、过氧化值、脂肪酸组成、植物甾醇含量和植物甾醇氧化物含量的测定；
所述检测数据的处理，是将脂肪酸组成根据德国化学协会标准C-V11，转化为计算碘值数据，其中，饱和脂肪酸、棕榈油酸、油酸、亚油酸、亚麻酸、二十碳一烯酸、芥酸的影响因子分别为0、0.950、0.860、1.732、2.616、0.785、0.732；
所述数学模型的建立，其是引入权重消除时间因素，统一数据方向，无量纲化，综合指标评价值；
所述权重，其公式为其中，
设定特定的温度、特定的甾醇添加量下的实验结果为一个评价对象，则有i个评价对象，所述i个评价对象是指不同所述温度的个数与所述甾醇添加量的种类的乘积；
设定所述酸价、所述过氧化值、所述碘值、所述植物甾醇含量和所述植物甾醇氧化物含量为评价指标，则有j个评价指标；
不同甾醇添加水平的样品在k个时刻下取样；
代表第i个评价对象的第j个坐标在k时刻的值。
2.根据权利要求1中所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法，其特征在于：所述权重，其中，基于食用油氧化随时间指数型变化的公式，引入权重系数cn＞0，满足ck＝c1*qt，
结合上述两式，计算得c1的值，消除时间因素，即每个温度下每个甾醇添加量下的每个指标都只有一个数值；
所述ck＝c1*qt中，q取e＝2.7182，t为时间。
3.根据权利要求2中所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法，其特征在于：所述数值，
若所述评价指标需要越大越好，则yij不变；
若所述评价指标需要越小越好，则yij取倒数，得到新的数据，记为zij，此时得到的zij仍是有单位的，以统一数据方向。
4.根据权利要求3中所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法，其特征在于：所述zij，借助于无量纲化的标准化法来消除数据量纲的影响，公式如下：
其中，
所述S为数据的标准偏差公式，记60为均值，超过均值的转化为60以上，反之在60以下。
5.根据权利要求1～4任一中所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法，其特征在于：所述综合指标评价值，其中，综合指标评价值＝(1/6)*过氧化值评分+(1/6)*酸价评分+(1/6)*碘值得分+(1/6)*甾醇得分+(1/3)*甾醇氧化物得分。
6.根据权利要求5中所述利用数学模型确定食用油中植物甾醇添加量的方法，其特征在于：所述最优甾醇添加量的确定，所述综合指标评价值与各自植物甾醇添加量进行相关性分析，所述相关性分析是以所述综合指标评价值为纵坐标，所述植物甾醇添加量为横坐标，作图，取最高点对应横坐标得最佳甾醇添加量。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108132338B (zh) * 2017-12-21 2020-12-15 江南大学 一种人乳替代脂相似性评价方法
CN109684717B (zh) * 2018-12-23 2023-04-07 贵州大学 基于量纲分析的油炒烹饪中表面换热系数的预测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1126865A2 (en) * 1998-11-06 2001-08-29 Biogen, Inc. Methods and compositions for treating or preventing peripheral neuropathies
JP2005185111A (ja) * 2003-12-24 2005-07-14 Asahi Denka Kogyo Kk 植物ステロール含有水中油型乳化物
CN101655561A (zh) * 2009-09-14 2010-02-24 南京莱斯信息技术股份有限公司 基于联合卡尔曼滤波的多点定位数据与雷达数据融合方法
CN102231057A (zh) * 2011-03-04 2011-11-02 江苏大学 基于混沌粒子群优化的赖氨酸发酵过程软测量方法
CN104082430A (zh) * 2014-03-23 2014-10-08 浙江大学 脂肪酸平衡调和油的调配方法
CN104499396A (zh) * 2014-11-25 2015-04-08 国家林业局昆明勘察设计院 沥青路面再生旧料最佳掺配比例的确定及其方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1126865A2 (en) * 1998-11-06 2001-08-29 Biogen, Inc. Methods and compositions for treating or preventing peripheral neuropathies
JP2005185111A (ja) * 2003-12-24 2005-07-14 Asahi Denka Kogyo Kk 植物ステロール含有水中油型乳化物
CN101655561A (zh) * 2009-09-14 2010-02-24 南京莱斯信息技术股份有限公司 基于联合卡尔曼滤波的多点定位数据与雷达数据融合方法
CN102231057A (zh) * 2011-03-04 2011-11-02 江苏大学 基于混沌粒子群优化的赖氨酸发酵过程软测量方法
CN104082430A (zh) * 2014-03-23 2014-10-08 浙江大学 脂肪酸平衡调和油的调配方法
CN104499396A (zh) * 2014-11-25 2015-04-08 国家林业局昆明勘察设计院 沥青路面再生旧料最佳掺配比例的确定及其方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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植物甾醇在大豆油储藏过程中抗氧化作用的研究;高瑀珑等;《中国粮油学报》;20161130;第31卷(第11期);第75-79页

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