使用Design-Expert8.0.6軟件對表3中感官評分進(jìn)行多元回歸擬合，得到二次多項回歸方程：

感官評分I/=9.48+0.21A-0.14B+O.025C-0.23AB-0.30AC-0.1OOBC-0.53A²-0.33B²-0.70C²。

此模型F=17.20，P<0.05，無顯著性差異，說明試驗結(jié)果中非正常誤差較小，可由此模型得到蛋糕感官評分。由表4結(jié)果可知，職感官評分)試驗回歸模型，P<0.00l，結(jié)果影響極顯著，表明模型對數(shù)據(jù)有較好的擬合作用，失擬項P=-0.0724>0.05，結(jié)果不顯著，可以用該方程代替真實點(diǎn)對試驗結(jié)果進(jìn)行分析。相關(guān)系數(shù)R2=0.9567，說明95.67％以上的變化可由自變量解釋，僅有4.33％的變化不被解釋。結(jié)果表明，本試驗因素芝麻葉粉添加量(A)、洋蔥汁添加量(B)、食鹽添加量(c)對蛋糕感官評分的主次影響順序為A>B>C。二次項A2、c2對響應(yīng)值影響極顯著，二次項B2對響應(yīng)值影響很顯著，一次項A和交互項AC影響顯著，其余項影響不顯著。

2.2.2 響應(yīng)面交互作用分析

為進(jìn)一步考察影響蛋糕感官評分的各因素間的交互性，采用Design-Expert8.0.6軟件對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到回歸方程的響應(yīng)面圖，見圖5。在控制其他因素不變的條件下，分析其余兩因素對感官評分的影響。

由圖5可知，所有響應(yīng)面均呈凸起狀，各響應(yīng)面的響應(yīng)值隨其對應(yīng)的各因素值的增大而呈現(xiàn)先增加到極值而后減小或保持平衡；該模型有穩(wěn)定點(diǎn)，即最大值。由圖5可知，各因素間有一定的交互作用，其中AC交互顯著、AB和BC交互不顯著。
運(yùn)用回歸方程對芝麻葉洋蔥咸味戚風(fēng)蛋糕的工藝條件進(jìn)行優(yōu)化，預(yù)測戚風(fēng)蛋糕的最佳工藝條件為芝麻葉粉添加量21.35g，洋蔥汁添加量67.00g，食鹽添加量0.80g。在此條件下，戚風(fēng)蛋糕感官評分的理論值為9.52916。根據(jù)實際制作的情況，對最優(yōu)工藝條件調(diào)整芝麻葉粉添加量為21g，洋蔥汁添加量為67g，食鹽添加量為0.8g。根據(jù)上述試驗條件進(jìn)行3次驗證試驗，所得戚風(fēng)蛋糕的感官評分為9.496，試驗結(jié)果與預(yù)測值無顯著性差異，表明通過響應(yīng)面法優(yōu)化所得的芝麻葉洋蔥咸味戚風(fēng)蛋糕工藝參數(shù)具備可靠性和可操作性。

2.3 蛋糕比容的測定

分別對按戚風(fēng)蛋糕基礎(chǔ)配方和按芝麻葉洋蔥咸味戚風(fēng)蛋糕最佳配方制作出的蛋糕進(jìn)行比容測定，測定值分別為4.212em3/g和4.178em3/g，可以看出，芝麻葉洋蔥咸味戚風(fēng)蛋糕比容與基礎(chǔ)配方戚風(fēng)蛋糕比容基本相當(dāng)，有較好的膨松口感。

3 結(jié)論

試驗研究表明，芝麻葉洋蔥咸味戚風(fēng)蛋糕的最佳配方為低筋粉99g，芝麻葉粉21g，蛋清200g，蛋黃90g，玉米油80g，洋蔥汁67g，水13g，塔塔粉2.5g，食鹽0.8g，以該配方制作出的芝麻葉洋蔥咸味戚風(fēng)蛋糕，蔥香撲鼻、咸而不膩、膨松清爽，有芝麻葉的香氣，同時兼有芝麻葉和洋蔥的營養(yǎng)，低糖低熱，迎合了現(xiàn)代人對食物的營養(yǎng)需求，同時為果蔬類咸味糕點(diǎn)的開發(fā)提供了思路。

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