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本文主要研究了發(fā)酵過程中的非線性模型。由商業(yè)數(shù)據(jù)庫得到的柏拉圖糖度下降值隨時(shí)間的變化趨勢(shì)可以得出一個(gè) S 形邏輯函數(shù),方程中的四個(gè)發(fā)酵參數(shù),即原終和真濃以及這個(gè)曲線的斜率和中點(diǎn)均由最小殘差平方法得到。酵母的接種時(shí)間對(duì)發(fā)酵沒有影響(P>0.05),起始溫度能增加發(fā)酵速度(P<0.05),同時(shí)能降低達(dá)到發(fā)酵中點(diǎn)的時(shí)間(P<0.001),發(fā)酵起始溫度正向影響啤酒真濃值(P<0.001)。本論文第一次說明了預(yù)測函數(shù)的預(yù)測區(qū)間結(jié)構(gòu),指出了發(fā)酵過程的預(yù)測偏差。本論文所用統(tǒng)計(jì)技術(shù)可以用來做發(fā)酵過程多方面的結(jié)果分析,例如能夠預(yù)測當(dāng)任何一個(gè)參數(shù)變化時(shí)酵母的增值倍數(shù)。這些技術(shù)可以用來通過統(tǒng)計(jì)四個(gè)發(fā)酵參數(shù)(如原濃、真濃、發(fā)酵曲線的斜率以及中點(diǎn))的變化而了解發(fā)酵過程的變化(如溫度、酵母和原濃),同時(shí)還可以用來評(píng)估不同的發(fā)酵過程,比如用一個(gè)新菌種發(fā)酵或用更高濃度的麥汁發(fā)酵。
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