《表5 响应面二次回归模型方差分析表》

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《基于模糊数学与响应面法优化野木瓜酵素发酵工艺》

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注:p<0.01，为高度显著，用“**”表示；p<0.05，为显著，用“*”表示；p>0.05，为不显著。

采用Design-Expert8.0程序对表5中所得数据进行回归分析，各因素经过回归拟合后，解得回归方程:利用Design expert软件对试验数据进行多元回归拟合，得到野木瓜酵素感官评分为响应值（Y）对发酵时间（A）、发酵剂添加量（B）、发酵温度（C）、料液比（D）的编码后的二次多项回归模型方程:Y=7.58-0.23*A-0.053*B-0.067*C+0.45*D+0.24*A*B-0.60*A*C-0.41*A*D+0.12*B*C-0.27*B*D-0.070*C*D-0.43*A2-0.61*B2-0.78*C2-0.014*D2。其相应的实际因素方程为Y=-100.22+5.19×发酵时间+24.50×发酵剂添加量+5.37×发酵温度+4.25×料液比+1.20×发酵时间×发酵剂添加量-0.10×发酵时间×发酵温度-0.21×发酵时间×料液比+0.38×发酵剂添加量×发酵温度-2.75×发酵剂添加量×料液比-0.02×发酵温度×料液比-0.11×发酵时间2-61.37×发酵剂添加量2-0.09×发酵温度2-0.01×料液比2。对回归方程进行分析，得出野木瓜酵素发酵的最佳工艺条件为:发酵时间9 d，发酵剂添加量0.26%，发酵温度25.78℃，料液比1∶5，其理论感官评分为8.42。考虑到工艺条件的可操作性，将工艺参数修正为:发酵时间9 d，发酵剂添加量0.3%，发酵温度25℃，料液比为1∶5，用以上最佳工艺条件进行3次重复实验，其实际感官评分为8.34，与理论预测值基本吻合，说明得到的二次回归方程与实际情况拟合较好。本工艺所得的野木瓜酵素口感独特，活性成分较高。