基于深度学习模型动态调控超临界参数的肉制品加工方法

本发明涉及一种基于深度学习模型动态调控超临界参数的肉制品加工方法，通过建立肉制品加工历史数据库、借助深度学习模型建立工艺参数与质量标的的映射关系，提高脱盐、灭菌和干燥过程控制的精细化准确性，实现精准调节所得肉制品的盐分含量、灭菌效果和干燥效果，并在此过程中确保肉制品具有符合预期的风味，提高生产过程的稳定性，解决了传统的肉制品加工方法存在的盐分控制精度不足、风味批次差异显著、微生物灭活不彻底以及设备故障响应滞后等难题。风味物质保留率提升至91.3％±2.5％(GC‑MS检测)，羟甲基糠醛生成量≤35μg/g(低于欧盟No 1881/2006限值30％)，本发明所述超临界设备兼容现有火腿生产线，改造费用低于设备重置成本的30％。