智能人工味覺分析方法在幾種食品質(zhì)量檢驗(yàn)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著生活水平的提高，人們對(duì)食品質(zhì)量檢驗(yàn)與質(zhì)量控制越來越重視，不但要求檢測(cè)方法準(zhǔn)確、客觀，而且要求快速、簡便，因此，引進(jìn)新的檢測(cè)手段并探索其在食品質(zhì)量檢驗(yàn)與質(zhì)量控制中應(yīng)用的可行性具有重要的意義。人工味覺技術(shù)(電子舌)即是符合這些要求的一種分析、識(shí)別液體味道的新型分析技術(shù)。人工味覺領(lǐng)域主要有三個(gè)研究方向：傳感器及傳感器陣列的研制、模式識(shí)別方法的優(yōu)化與比較、在各種分析問題中的應(yīng)用。除了開發(fā)具有優(yōu)良性能的傳感器之外，恰當(dāng)?shù)哪Ｊ阶R(shí)別方法對(duì)于電子舌

2、的成功應(yīng)用也是至關(guān)重要的。對(duì)于食品工業(yè)來說，人工味覺技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)是可以輔助、取代甚至超越人類的相應(yīng)感覺，而與味覺相關(guān)的食品質(zhì)量屬性正是應(yīng)該利用人工味覺技術(shù)進(jìn)行檢測(cè)的方面。本論文的研究范圍主要集中在電子舌模式識(shí)別方法的優(yōu)化與比較、在食品工業(yè)領(lǐng)域中的具體應(yīng)用，從而為開辟人工味覺技術(shù)的應(yīng)用途徑提供理論依據(jù)與數(shù)據(jù)支持。
　　 將機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域開發(fā)的新興模式識(shí)別工具引進(jìn)電子舌領(lǐng)域解決模式識(shí)別問題是非常必要的，以克服通常采用的那些模式識(shí)別方

3、法所具有的缺點(diǎn)。本論文首次將隨機(jī)森林算法引入到人工味覺技術(shù)的模式識(shí)別中來，考察其在食品樣品分類(3個(gè)數(shù)據(jù)集)和回歸問題(3個(gè)數(shù)據(jù)集)上的性能，并與目前比較流行的算法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的性能進(jìn)行了比較。在采用了嚴(yán)格的模型驗(yàn)證方法(5-重交互驗(yàn)證)的情況下，隨機(jī)森林表現(xiàn)出了優(yōu)秀的分類性能和預(yù)測(cè)性能，而且是在沒有經(jīng)過任何數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征選擇/提取的前提下獲得的；尤其是對(duì)于不平衡、多類別和小樣本的數(shù)據(jù)，隨機(jī)森林更是表現(xiàn)出了卓越的分類性能

4、，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林對(duì)三個(gè)分類數(shù)據(jù)集交互驗(yàn)證集的整體平均正確分類率分別為83.35％、58.06%和98.83%；對(duì)三個(gè)回歸數(shù)據(jù)集交互驗(yàn)證集的整體平均Q2分別為0.886、0.353和0.913；而且，對(duì)于獨(dú)立測(cè)試集，隨機(jī)森林也給出了令人滿意的預(yù)測(cè)結(jié)果(整體平均正確分類率和Q2分別為99.75%和0.932)，這意味著由電子舌生成的特征結(jié)合隨機(jī)森林所構(gòu)建的模型能夠用于實(shí)際的樣品檢測(cè)。
　　 電子舌傳感器電化學(xué)信號(hào)

5、與食品理化指標(biāo)之間具有相關(guān)性是采用電子舌對(duì)食品進(jìn)行分析的基礎(chǔ)。本論文以不同品牌的10%橙汁飲料和不同類型不同質(zhì)量等級(jí)的食醋為例，以電子舌的測(cè)量結(jié)果結(jié)合能夠反映其感官品質(zhì)(味道)的主要理化指標(biāo)的測(cè)量結(jié)果，對(duì)樣品進(jìn)行了檢驗(yàn)，以考察該技術(shù)在食品質(zhì)量檢驗(yàn)中應(yīng)用的可行性，并為相應(yīng)的感官檢驗(yàn)法(味覺檢驗(yàn))提供可行的輔助手段。結(jié)果表明，電子舌的電化學(xué)信號(hào)與食品的理化指標(biāo)之間具有顯著的相關(guān)性，說明可以用電子舌檢測(cè)食品的相關(guān)質(zhì)量，同時(shí)也可以用相關(guān)的理化指

6、標(biāo)來解釋電子舌的分析結(jié)果；電子舌可以很好地區(qū)分不同品牌的橙汁飲料、不同類型的食醋和不同質(zhì)量等級(jí)的食醋；主成分分析時(shí)第一主成分可以解釋為甜度，典型判別分析時(shí)，第一、二典型變量分別可以解釋為甜度和糖酸比，而且樣品是近似按照這些指標(biāo)的升序在坐標(biāo)軸正方向上進(jìn)行排列的；并且通過建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?如隨機(jī)森林分類模型)電子舌可以預(yù)測(cè)未知樣品的種類；在對(duì)樣品進(jìn)行區(qū)分時(shí)主成分分析和典型判別分析具有一定的優(yōu)勢(shì)，但是，當(dāng)比較(模仿)競爭對(duì)手的同類產(chǎn)品時(shí)，聚類分

7、析和軟獨(dú)立模型類別分析具有優(yōu)勢(shì)，可以簡單地初步判斷產(chǎn)品之間在味道上是否具有明顯的差異。這些結(jié)果都表明人工味覺分析方法可以根據(jù)食品的感官特性(味道屬性)對(duì)其進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)，從而證明其在食品質(zhì)量感官檢驗(yàn)中具有應(yīng)用潛力。
　　 以人工味覺技術(shù)為依托，以先進(jìn)的模式識(shí)別方法為手段，提出了人工味覺結(jié)合隨機(jī)森林的分析方法，在方法學(xué)研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行了應(yīng)用型研究，以在食品質(zhì)量控制領(lǐng)域中具有代表性的應(yīng)用案例為例考察該方法的實(shí)際效果。具體應(yīng)用包括食品地