基于模糊数学评定与响应面法优化预制梅菜扣肉配方

李嘉灏 李良怡 熊玉帛 苏慧 马妍 周文化

摘要：目的：結合各类梅菜扣肉菜谱，筛选出各配料用量，运用模糊数学法结合主成分分析法及响应面法优化预制梅菜扣肉配方，为预制梅菜扣肉的大规模工业化、标准化生产提供了参考。方法：以五花肉为原料，在单因素实验（食盐、味精、酱油、料酒、白砂糖、淀粉、梅菜、香辛料）的基础上，以感官评分为指标，采用模糊数学结合主成分分析及响应面法优化预制梅菜扣肉配方，并对其微生物指标进行检测。结果：预制梅菜扣肉的最优配方为猪肉500 g、食盐4.7 g、味精2 g、酱油36 g、料酒22 g、白砂糖10 g、淀粉6 g、梅菜161 g、香辛料4 g，得出的感官评分平均值为93.5分，且能较好地与响应面模型相拟合；菌落总数<104 CFU/g，大肠菌群未检出，霉菌总数<103 CFU/g，符合相关国家标准及规定。结论：该配方制作的预制梅菜扣肉具有菜香四溢、肉烂味美、咸中略甜、肥而不腻等特点，为预制梅菜扣肉的标准化体系建立以及预制菜的研究开发提供了理论依据。

关键词：梅菜扣肉；模糊数学评定；主成分分析法；响应面法；配方优化

中图分类号：TS201.1      文献标志码：A     文章编号：1000-9973（2023）12-0083-09

Optimization of Formula of Prepared Braised Pork with Preserved Vegetables by

Fuzzy Mathematical Evaluation and Response Surface Methodology

LI Jia-hao1，2， LI Liang-yi1，2， XIONG Yu-bo1，2， SU Hui1，2， MA Yan1，2， ZHOU Wen-hua1，2*

（1.College of Food Science and Engineering， Central South University of Forestry and

Technology， Changsha 410004， China; 2.National Engineering Laboratory of Rice

and By-product Deep Processing， Changsha 410004， China）

Abstract： Objective： Based on various types of braised pork with preserved vegetables recipes， the dosage of each ingredient is selected， and the formula of prepared braised pork with preserved vegetables is optimized using fuzzy mathematics， principal component analysis and response surface methodology， in order to provide references for the large-scale industrialized and standardized production of prepared braised pork with preserved vegetables. Method： With streaky pork as the raw material， based on the single factor experiment （salt， monosodium glutamate， soy sauce， cooking wine， white granulated sugar， starch， preserved vegetables， spices）， with the sensory score as the index， the fuzzy mathematics， principal component analysis and response surface methodology are used to optimize the formula of prepared braised pork with preserved vegetables， and the microbiological indexes are tested. Result： The optimal formula of prepared braised pork with preserved vegetables is 500 g pork， 4.7 g salt， 2 g monosodium glutamate， 36 g soy sauce， 22 g cooking wine， 10 g white granulated sugar， 6 g starch， 161 g preserved vegetables， 4 g spices. The average sensory score is 93.5 points and could fit well with the response surface model. The total number of bacterial colonies is <104 CFU/g， coliform bacteria are not detected， and total mold count is <103 CFU/g， which is in accordance with the relevant national standards and regulations. Conclusion： The prepared braised  pork with preserved vegetables using this formula has

the characteristics of overflowing vegetable  aroma， soft meat， delicious taste， slight sweetness in saltiness， and is fat but not greasy， which has provided a theoretical basis for the establishment of a standardized system for prepared braised pork with preserved vegetables and the research and development of prepared dishes.

Key words： braised pork with preserved vegetables; fuzzy mathematical evaluation; principal component analysis method; response surface methodology; formula optimization

梅菜扣肉是中華传统宴席菜肴，同时也是湖南传统菜肴之一，主要由猪五花肉、梅菜、酱油等制作，其梅菜的咸香味和猪肉的鲜美口感相得益彰，是一道美味可口的家常菜[1-3]。随着食品工业化以及预制菜的发展，越来越多的厂商和学者开始研究预制梅菜扣肉，而各类菜谱中的梅菜扣肉配方添加量标准不一；同时，各种民间做法和各类菜谱中多以“少量”、“适量”等模糊不清的词汇进行定量，对于预制梅菜扣肉标准化推进有着部分阻碍。

到目前为止，预制梅菜扣肉的研究主要集中在工业化研发[4-6]和工艺参数探究[7-8]方面，或仅限于日常生活中的研究，配方优化和标准化还没有学者研究。同时国内普遍重视对食品品质的研究，关于预制菜加工制作的报道比较鲜见。

对梅菜扣肉进行感官评价通常需要考虑多个指标，比如口感、香味、颜色等，这些指标往往具有模糊性和不确定性。将响应面法与模糊数学相结合可使数据分析更加全面和准确，将信息变量转化为模糊数学中的模糊变量，可以更好地处理变量之间的不确定性和模糊性[9-10]。因此，可使用模糊数学方法结合主成分分析和响应面法对感官评价进行处理和分析，筛选出最佳配方。

本研究采用模糊数学评价结合主成分分析法和响应面法，探讨了不同配方添加量对梅菜扣肉感官评分的影响，优化并确定了预制梅菜扣肉的最佳配方，为预制梅菜扣肉的工业化生产和标准化建立提供了一定的理论参考。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

1.1.1 材料与试剂

猪五花肉：长沙大润发超市；梅菜：杭州乡口未食品有限公司；食盐：雪天盐业集团股份有限公司；味精：莲花健康产业集团股份有限公司；酱油：龙牌食品股份有限公司；料酒：江苏恒顺醋业股份有限公司；白砂糖、淀粉：购于长沙惠必购超市；香辛料：王守义十三香调味品集团有限公司。

1.1.2 主要仪器与设备

DH-360电热恒温培养箱 北京中兴伟业仪器有限公司；101电热鼓风干燥箱 北京市永光明医疗仪器有限公司；DZ-260T台式真空包装机 深圳市晟枫包装机械有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1 工艺流程

本实验采用工厂生产工艺流程，并略作修改。

1.2.2 操作及工艺要点

1.2.2.1 操作要点

原料猪五花肉需将炙皮烤黑，并刷洗干净直至无猪毛残留；梅菜需挑选干净无霉的梅菜。

1.2.2.2 工艺要点

在锅中加入3 L清水，放入预处理后的猪肉，加热至水沸腾，煮制20 min，捞出后放凉；另起一锅加入2 L色拉油，烧至220 ℃放入猪肉，炸制5 min，捞出后放入上一步煮制的锅中软化20 min。随后捞出切成3 mm的薄片，加入调料拌匀并放入高压锅中蒸制60 min。

1.2.3 辅料配方的确定

经查阅各类菜谱[11-30]以及民间梅菜扣肉配方可知，在500 g猪肉的基础上，梅菜添加量主要集中于50～250 g，食盐添加量主要集中于2～6 g，味精添加量主要集中于1～5 g，酱油添加量主要集中于10～50 g，料酒添加量主要集中于10～50 g，白砂糖添加量主要集中于5～25 g，香辛料添加量主要集中于2～10 g，淀粉添加量主要集中于2～10 g。因此，选取这8个因素不同梯度添加量，以感官评分为指标做单因素水平实验。

1.2.4 单因素实验

预处理后，以500 g猪五花肉为基础，在添加食盐4 g、味精3 g、酱油30 g、料酒30 g、白砂糖15 g、淀粉6 g、梅菜150 g、香辛料6 g的条件下，分别以梅菜添加量（50，100，150，200，250 g）、食盐添加量（2，3，4，5，6 g）、酱油添加量（10，20，30，40，50 g）、味精添加量（1，2，3，4，5 g）、白砂糖添加量（5，10，15，20，25 g）、香辛料添加量（2，4，6，8，10 g）、料酒添加量（10，20，30，40，50 g）、淀粉添加量（2，4，6，8，10 g）为影响因素，采用单因素实验探究各因素对预制梅菜扣肉感官评价指标的影响。

1.2.5 感官评价方法

选择20名专业感官评定员组成感官评定小组，蒸制好的梅菜扣肉经自然冷却后，由评定员评定，评定完一个样品后需漱口。评定时分别对不同预制梅菜扣肉样品的色泽、香气、口味、质感4项指标进行感官评价，每项指标分为优、良、中、差4个等级，感官评价标准见表1。

1.2.6 模糊数学评价模型的建立

采用孙丽滢等[31]的方法并略作修改，以预制梅菜扣肉的色泽（G1）、香气（G2）、口味（G3）、质感（G4）作为感官评价指标，得到预制梅菜扣肉模糊感官分析的因素集为G={G1，G2，G3，G4}。经感官评定小组商讨决定，确定权重Q={0.15，0.2，0.5，0.15}，即色泽占0.15，香气占0.2，口味占0.5，质感占0.15；同时确定预制梅菜扣肉评价得分等级为优（D1）、良（D2）、中（D3）、差（D4），即得到预制梅菜扣肉评语集D={D1，D2，D3，D4}={优，良，中，差}。根据感官评价指标等级和评语集分布，以100分为标准，设定优为100分，良为80分，中为60分，差为40分。将预制梅菜扣肉的感官评分结果设为Y，模糊矩阵设为T，根据模糊数学变换的原理Y=Q·T，即得出感官评价结果。

1.2.7 主成分分析

采用 SPSS 22软件对单因素感官评价结果进行主成分分析，通过分析确定影响预制梅菜扣肉感官评分的主要单因素和实验水平。

1.2.8 响应面实验

通过单因素实验发现，各因素水平对感官评分均有一定影响。因此，在主成分分析结果的基础上，选择食盐添加量、酱油添加量、料酒添加量、梅菜添加量作为优化条件的实验因素，利用响应面中Box-Behnken设计对影响水平和变量间的交互作用进行分析优化，进一步探究梅菜扣肉配方的最佳条件，实验因素与水平见表 2。

1.2.9 微生物指标检测方法

采用国标方法对微生物指标进行检测，具体国家标准见表3。

1.2.10 数据处理

采用Design-Expert V8.0软件进行响应面设计。采用SPSS 22软件对实验数据进行统计分析，多重比较法采用LSD法，P＜0.05表示差异显著，具有统计学意义。采用Origin 2021進行绘图分析。

2 结果与分析

2.1 模糊矩阵建立及评价结果

根据感官评价表对预制梅菜扣肉进行感官评价，将预制梅菜扣肉感官评分结果设为Y，权重设为Q，模糊矩阵设为T。根据模糊数学变换的原理Y=Q·T，即得出结果。

以2 g食盐添加量样品为例，外观评价结果中有10人选择优，6人选择良，4人选择中，0人选择差，则T外观={10，6，4，0}；分别得出香味、滋味、质地的结果为T香味={8，6，6，0}，T滋味={0，0，10，10}，T质地={8，8，4，0}。同理可得其他样品矩阵：

T1=0.50.20.300.40.30.3000.400.40.50.20.50。

其模糊数学感官评价得分如下：

Y1=Q·T1=0.15，0.2，0.5，0.15×

0.50.20.300.40.30.3000.400.40.50.20.50={0.215，0.15，0.385，0.25}。

将模糊数学感官评分结果分别与其对应的评语集相乘求和，即优为100分，良为80分，中为60分，差为40分，得出2 g食盐添加量样品的模糊感官综合评分为66.6分，按照该计算方法得出其他样品的模糊数学感官评分。

2.2 单因素实验结果

2.2.1 食盐添加量对感官评分的影响

咸味被称为“百味之王”，其味主要来源于食盐，而食盐通常是烹饪必不可少的调料，具有提味增咸和补充Na元素的作用[32]。

由图1可知，随着食盐添加量的增加，预制梅菜扣肉的感官评分呈先上升后下降的趋势，当食盐添加量为2～4 g时，感官评分逐渐上升，差异显著（P<0.05）。当食盐添加量为2 g时，咸味不足，感官评分较低，随着食盐添加量的增加，咸味也变得明显，感官评分逐渐升高。继续增大食盐添加量到5 g时，咸味最佳，感官评分最高，但与食盐添加量为4 g时差异不显著，当食盐添加量为6 g时味道偏咸，感官评分下降，与5 g时差异显著（P<0.05），因此，选择5 g的食盐添加量对预制梅菜扣肉进行感官评价的效果最佳。

2.2.2 味精添加量对感官评分的影响

味精是烹饪中一种常用来提高鲜味的调料，其主要成分为谷氨酸钠[33]。

由图2可知，随着味精添加量的增加，预制梅菜扣肉的感官评分呈先上升后下降的趋势，当味精添加量为1～2 g时，感官评分逐渐上升，且在2 g时感官评分最高，此时梅菜扣肉的鲜味最佳，差异显著（P<0.05）。当味精添加量为3～5 g时，梅菜扣肉的味道过鲜且有微口渴感，感官评分显著下降（P<0.05），因此，选择2 g的味精添加量对预制梅菜扣肉进行感官评价的效果最佳。

2.2.3 酱油添加量对感官评分的影响

酱油是我国特有的液体调味品，具有提色、增鲜、增香的作用[34]。

由图3可知，随着酱油添加量的增加，预制梅菜扣肉的感官评分呈先上升后下降的趋势，当酱油添加量为10～20 g时，感官评分逐渐上升，差异显著（P<0.05）。当酱油添加量为10 g时，扣肉的颜色偏淡且酱香味不足，感官评分较低，随着酱油添加量的增加，扣肉的颜色逐渐变深，酱香味逐渐浓郁，感官评分逐渐升高。继续增大酱油添加量到30 g时，梅菜扣肉的颜色和酱香味最佳，感官评分最高，差异显著（P<0.05）。当酱油添加量为40～50 g时，扣肉的颜色偏深，酱香味过重，感官评分下降，与30 g时差异显著（P<0.05）。因此，选择30 g的酱油添加量对预制梅菜扣肉进行感官评价的效果较好。

2.2.4 料酒添加量对感官评分的影响

料酒通常具有去腥、解膻、增鲜、增香等作用[35]，被广泛应用于烹调中。

由图4可知，随着料酒添加量的增加，预制梅菜扣肉的感官评分呈先上升后下降的趋势，当料酒添加量为10～20 g时，感官评分逐渐上升，当料酒添加量为20 g时感官评分最高，此时梅菜扣肉的味道最佳，差异显著（P<0.05）。继续增大料酒添加量至30～50 g时，梅菜扣肉的味道逐渐变差且酒味变浓，感官评分降低，与20 g时差异显著（P<0.05）。因此，选择20 g的料酒添加量对预制梅菜扣肉进行感官评价的效果较好。

2.2.5 白砂糖添加量对感官评分的影响

白砂糖在烹饪中通常具有增加甜味、香味和提升色泽等作用。

由图5可知，随着白砂糖添加量的增加，预制梅菜扣肉的感官评分呈先上升后下降的趋势，当白砂糖添加量为5～10 g时，感官评分逐渐上升，当白砂糖添加量为10 g时感官评分达到最大值，此时梅菜扣肉的味道最佳，差异显著（P<0.05）。增加白砂糖添加量为15～20 g时，甜味开始上升，感官评分逐渐下降，继续增加白砂糖添加量到25 g时，甜味增加，逐渐掩盖梅菜扣肉的咸鲜风味，感官评分降低，与10 g时差异显著（P<0.05），因此，选择10 g的白砂糖添加量对预制梅菜扣肉进行感官评价的效果较好。

2.2.6 淀粉添加量对感官评分的影响

淀粉糊化后具有吸水、黏附、聚合等特点，在菜肴中添加淀粉可增加汤汁对原料的附着力，从而改善菜肴的色泽和风味[36]。

由图6可知，随着淀粉添加量的增加，预制梅菜扣肉的感官评分呈先上升后下降的趋势，当淀粉添加量为2～4 g时，感官评分逐渐上升，差异不显著。当淀粉添加量为2 g时，黏稠度不够，感官评分较低，随着淀粉添加量的增加，黏稠度也变得明显，感官评分逐渐升高。继续增加淀粉添加量到6 g时，黏稠度最佳，感官评分最高，与2 g时差异显著（P<0.05），与4 g时差异不显著，当淀粉添加量增加为8～10 g时，梅菜扣肉的黏稠度过高，颜色发白，感官评分降低，与6 g时差异显著（P<0.05），因此，选择6 g的淀粉添加量对预制梅菜扣肉进行感官评价的效果较好。

2.2.7 梅菜添加量对感官评分的影响

梅菜是我国一道历史悠久的腌制品，其具有消食健胃、降血脂、降血压等保健功能[37]，还能增加菜肴的风味。

由图7可知，随着梅菜添加量的增加，预制梅菜扣肉的感官评分呈先上升后下降的趋势，当梅菜添加量为50～100 g时，感官评分逐渐上升，差异显著（P<0.05）。当梅菜添加量为50 g时，梅菜的香味不足，感官评分较低，随着梅菜添加量的增加，梅菜的香味也变得明显，感官评分逐渐升高。继续增加梅菜添加量到150 g时，梅菜与猪肉的风味最佳，感官评分最高，与100 g时差异不显著，与50 g时差异显著（P<0.05）。当增加梅菜添加量为200～250 g时，梅菜的香味过于浓郁，掩盖了猪肉本身的香味，感官评分降低，与150 g时差异显著（P<0.05）。因此，选择150 g的梅菜添加量对预制梅菜扣肉进行感官评价的效果较好。

2.2.8 香辛料添加量对感官评分的影响

香辛料广泛应用于烹饪中，主要起增香、解腻、提色等作用。

由图8可知，随着香辛料添加量的增加，预制梅菜扣肉的感官评分呈先上升后下降的趋势，当香辛料添加量为2 g时，梅菜扣肉的香味有所欠缺，感官评分较低。当香辛料添加量增加到4 g时，梅菜扣肉的香味最佳，感官评分最高，与2 g时差异显著（P<0.05）。当香辛料添加量增加到6～10 g时，香辛料的风味逐渐增多且掩盖住梅菜扣肉本身的香味，感官评分降低，6 g与4 g差异不显著，但4 g时的评分高于6 g时，而8 g、10 g与4 g差异显著（P<0.05），因此，选择4 g的香辛料添加量对预制梅菜扣肉进行感官评价的效果较好。

2.3 主成分分析实验结果

利用 SPSS 22对原始数据进行数据标准化分析（Z值标准化），得到梅菜扣肉感官评分数据的标准化值（见表4），继而进行主成分个数的确定。

由表5可知，前两个主成分的特征值均大于1，第一主成分的贡献率为 55.744%，第二主成分的贡献率为26.893%，第三主成分的贡献率为5.559%，第四主成分的贡献率为4.641%，第五主成分的贡献率为3.734%，第六主成分的贡献率为1.776%，第七主成分的贡献率为1.009%，第八主成分的贡献率为0.644%，其中第一主成分和第二主成分累计贡献率已大于80.00%，基本包含了原来变量的主要信息。

由表6可知，第一主成分中相关性从大到小依次为香辛料添加量>味精添加量>料酒添加量>淀粉添加量>梅菜添加量>白砂糖添加量>酱油添加量>食盐添加量，总体上主要体现在第三水平上的感官评分相对较高。在第二主成分中相关性从大到小依次为食盐添加量>酱油添加量>梅菜添加量>料酒添加量>淀粉添加量>香辛料添加量>白砂糖添加量>味精添加量，总体上主要体现在第二水平上的感官评分相对较高。由于第一主成分只占55%，综合第一主成分和第二主成分贡献率，得出表7。

由表7可知，总分最高的前4个因素为酱油添加量、食盐添加量、梅菜添加量、料酒添加量，并选择这4个因素进一步做响应面优化实验。

2.4 响应面实验结果

2.4.1 响应面实验

在单因素实验结果的基础上，以食盐添加量（A）、酱油添加量（B）、料酒添加量（C）和梅菜添加量（D）4个因素为自变量，以梅菜扣肉的感官评分为响应值（Y），采用响应面法探究梅菜扣肉在不同加工条件下的感官评分，实验方案及结果见表8。

使用Design-Expert V8.0软件对感官评分进行回归分析，得到响应值（Y）与食盐添加量（A）、酱油添加量（B）、料酒添加量（C）和梅菜添加量（D）之间的二次多元回归方程：Y=91.86－2.88A+3.64B+1.52C+1.71D－0.49AB－2.45AC+0.13AD－0.50BC+1.28BD+0.52CD－5.61 A2－3.31B2－5.67C2－5.57D2。

該方程的相关系数R2=0.977，表明实验结果的拟合度高且数据可靠，回归模型方差分析结果见表9。

由表9可知，因素A（食盐添加量）、B（酱油添加量）、C（料酒添加量）、D（梅菜添加量）、AC、BD、A2、B2、C2和D2是显著的模型项（P<0.05）。在实验所选的4个因素中，对感官评分的影响大小顺序为酱油添加量>食盐添加量>梅菜添加量>料酒添加量。

采用Design-Expert V8.0分析软件获得两因素交互作用的等高线图和响应面图，见图9和图10。

两因素交互项的三维图越陡峭，等高线呈椭圆形则表明对响应值的影响越显著。图10中的陡峭程度大小为AC>BD>CD>BC>AB>AD，即食盐添加量与料酒添加量的交互项最陡峭，表明食盐添加量与料酒添加量的交互作用对感官评分的影响最显著，这与模型的方差分析结果基本相符。通过响应面软件预测得到预制梅菜扣肉的最佳工艺条件为食盐添加量4.68 g、酱油添加量36.03 g、料酒添加量21.88 g、梅菜添加量161.40 g。

2.4.2 最佳工艺验证

综上所得最佳工艺为食盐添加量4.68 g、酱油添加量36.03 g、料酒添加量21.88 g、梅菜添加量161.40 g，预测的感官评分为93.762分，考虑到实际情况，将最佳工艺条件修改为食盐添加量4.7 g、酱油添加量36 g、料酒添加量22 g、梅菜添加量161 g，在此工艺下做3次平行实验，得出梅菜扣肉的感官评分为93.5分，与预测值总体吻合，说明该模型合理。

2.5 微生物检测结果

由表10可知，菌落总数、霉菌总数和大肠菌群计数这些微生物关键指标均符合国家标准相关要求，预制梅菜扣肉制作配方工艺复杂，在制作过程中，可能发生较多的化学反应，对预制梅菜扣肉的品质有着直接影响。同时微生物变化也是一个重要指标，为保证预制梅菜扣肉的食品安全，在生产过程中需严格把控制作环境以及卫生条件。

3 结论

本研究以预制梅菜扣肉为对象，结合各类菜谱配方，通过建立一种预制梅菜扣肉模糊数学感官评价系统，结合主成分分析法和响应面法优化预制梅菜扣肉的配方，一定程度上减少了主观评分带来的误差，使其具有一定严谨性、科学性。结果表明，以500 g猪五花肉为基准，在味精添加量2 g、白砂糖添加量10 g、淀粉添加量6 g、香辛料添加量4 g的基础上，当食盐添加量4.7 g、酱油添加量36 g、料酒添加量22 g、梅菜添加量161 g时，预制梅菜扣肉的感官品质最佳，其感官评分平均值为93.5分，同时微生物指标检测结果符合GB 4789.2－2016、GB 4789.3－2016、GB 4789.15－2016的要求。本研究优化的预制梅菜扣肉具有菜香四溢、肉烂味美、咸中略甜等特点，同时满足了大众对预制菜食品安全的预期和要求。

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收稿日期：2023-06-29

基金项目：湖南省重点研发计划（2020NK2020）；长沙市自然科学基金项目（kq2014150）；湖南省高新技术产业科技创新引领计划（2021GK4022，2021GK4024）

作者简介：李嘉灏（1998－），男，硕士研究生，研究方向：食品加工技术与品质控制。

*通信作者：周文化（1969－），男，教授，博士，研究方向：农产品加工与贮藏。