大米煮饭过程中煮饭时长影响因素探究

1、大米煮饭过程中煮饭时长影响因素探究【摘要】在本文中，测量了煮饭过程中涉及的影响因素: 水温，水量、米量、水米比、淘米时间、煮饭前后米粒厚度 及煮饭时长。利用spss软件，通过煮饭时长影响因素的主 成分分析及相关性分析实验，求得了影响煮饭时长的主要因 素。通过matlab软件，建立了煮饭时长的多元非线性回归 模型。【关键词】米粒厚度；吸水率；误差比；非线性回归1预备知识在大米煮饭过程当中，煮饭时长的影响因素是什么，一 直是我国烹饪专家研究的热点问题之一。要建立大米煮饭时 长（煮饭所用时间）的模型，找出主要影响因素是非常关键 的。煮不同量的米饭就需要不同数量的水，淘米的时间不同, 煮饭前大米所吸收

2、的水量也就不同，因此水的温度、水量、 米量、淘米时间都是煮饭时长的影响因素（参见1-2 ）o本 文针对五种大米（东北珍珠米、中国香米、黑龙江大米、七 星一号长粒米、秋田小町米），经过53次实验，我们测量了 生大米和熟大米的厚度（大米较窄方向的长度）、水温、水 量、米量、水米比、淘米时间等。大米的品种由于其形态、结构、内部所含物质不同而有 所区别。但是大米之间的不同能够通过大米的吸水性能反映 出来。针对五种大米，经过53次实验，测量了生大米和熟 大米的厚度（大米较窄方向的长度），并定义大米的吸水率 为：吸水率二相应的我们计算了对应大米的吸水率。1.1模型假设1. 1. 1不考虑煮饭器具（电饭煲）

3、对不同组实验的影响, 即实验之间是相互独立的；1.1.2数据测量的时间对实验不产生影响，即全天时间 内外因是恒定的，不造成测量差异；过程之间的衔接时 间忽略不计，即“淘米一煮饭一测量”这一过程是连续发生 的。2影响煮饭时长的主要因素设水温、米量、水量、水米比、淘米时间、吸水率 为：，记，直接用线性回归建模的自变量（i二1, 26）维数比较高，如果自变量之间并不存在严格的线性 相关性，即回归系数向量的最小二乘估计a= （xtx） -lxty 中的（xtx） -1不会出现病态。为了降低自变量的维数，减 少回归计算的计算量，采用主元素分析方法，利用维数比较 低的少数几个主元素去承载原始自变量所提供的

4、大部分信 息，然后用所得到的主元去进行回归，得到所需要的回归模 型。（见3-4）2. 1主成分筛选由于水米比二水量/米量，即水米比是由水量和米量组成 的线性相关函数，因此不属于主成分中的范围。因此，根据 其余煮饭特征变量（水量、米量、淘米时间、吸水率、水温）, 通过spss软件，根据其余特征尺寸主成分分析nipals迭代 算法得kmo指数为0. 533,说明进行的相关性分析效果很好。 利用相关性分析矩阵（图2-1 ）可得到煮饭时长的主要影响 因素为：水量（0. 863）、米量（0. 605）和淘米时间（-0. 526）。3. 非线性回归模型由2.1的结论得知，煮饭时长与水量、米量和淘米时间 三

5、个因素相关性最大。煮饭时长可采用三元二次多项式回归 的方法来拟合，能够取得较好的效果。设：其中，：煮饭时长，zl=水量，z2=米量，z3=淘米时 间，。对于交互项来说，由于主成分含量中的各个因 素之间相互独立，可知交互项的影响微小。根据单因素试验 结果，以米量、水量和淘米时间为自变量，以煮饭时长为因 变量，在mat lab中利用n linfit函数，构建出回归方程：此时我们看到以及系数非常小，但不能忽略掉。因为米 量和水量的数值是以为单位计算的，当它们平方过后，所得 的数值比较大。图2-14. 回归函数的验证我们新测量五组数据：米量，水量，淘米时间，熟米时间。将测量新数据代入回归方程可以得到理

6、论上的煮饭时 长。设误差比为：通过模型结果与实际测量数据的对比，从表4-1中可以看出，误差比的绝对值在6%以下，因此回归计算值误差较小。表41 米量 水量 淘米时间煮饭时长回归方程y值 误差比(%)54 96 103 2.00 683 671.63 -1.6655 107 176 9. 00 1152 995.93 -5.3356 98 203 6. 00 1275 1126. 11 -3.057 199 198 8. 00 913 888. 40 -2.6958 90 121 7.00 632 798.06 -4.075. 结论本文建立了大米煮饭时长的非线性回归模型，对电饭煲 控制系统的设置有一定的指导意义。参考文献：1 张玉荣，周显青，张秀华，杨兰兰，大米蒸煮条件 及大米蒸煮过程中米粒形态结构变化的研究，河南，河南工 业大学，2008.2 何健飞，陈绍桂，不同米种大米品质的评价分析， 浙江，五芳斋食品研究所，2009.3 王桂增，叶昊，主元分析与偏最小二乘法，北京， 清华大学出版社，2011.4