發(fā)酵乳是指牛乳等動(dòng)物乳經(jīng)過巴氏殺菌后,通過添加乳酸菌發(fā)酵,使之發(fā)生酶解的一類乳制品。由于其有獨(dú)特的風(fēng)味且具有保健養(yǎng)生的作用,近年來消費(fèi)量持續(xù)增長。目前在發(fā)酵乳生產(chǎn)過程中,對其進(jìn)行感官質(zhì)量控制的方法主要為人工感官評價(jià)。人工感官評價(jià)方法由于其具有主觀性,存在難以復(fù)現(xiàn)、量化困難等問題,限制了發(fā)酵乳生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)一步提升良品率。針對人工感官評價(jià)方法的不足,本文提出三點(diǎn)解決方法:1)針對人工感官評價(jià)不足以滿足當(dāng)前發(fā)酵乳生產(chǎn)需求的問題,采用電子鼻檢測發(fā)酵乳樣品,獲得發(fā)酵乳檢測數(shù)據(jù),并通過人工感官評價(jià)對其進(jìn)行標(biāo)記。使用Bagging集成學(xué)習(xí)方法對其建模,降低單模型的方差,生成發(fā)酵乳電子鼻檢測數(shù)據(jù)與人工感官指標(biāo)的映射模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Bagging集成學(xué)習(xí)方法在發(fā)酵乳電子鼻檢測數(shù)據(jù)集上達(dá)到96.67%的準(zhǔn)確率,分類性能優(yōu)于傳統(tǒng)單模型,能夠?qū)Πl(fā)酵乳樣品進(jìn)行準(zhǔn)確的感官三分類,初步實(shí)現(xiàn)了對發(fā)酵乳人工感官評價(jià)的輔助和替代。2)為進(jìn)一步細(xì)化發(fā)酵乳感官評價(jià)模型的分類粒度,使之能夠更加精確的描述發(fā)酵乳樣品的感官特征,在單電子鼻檢測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合多種額外檢測手段,分別采用色差計(jì)和酸度滴定法對發(fā)酵乳... 

【文章來源】：上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

感官質(zhì)量控制的一般程序Fig.2.1Generalproceduresforsensoryqualitycontrol

釁髡罅心Ｄ舛?锏男峋蹕低常?梢蘊(yùn)崛〕齟?煅?返?氣味特征。電子鼻的傳感器根據(jù)作用機(jī)理的不同可分為有機(jī)聚合物膜氣敏傳感器、金屬氧化物氣敏傳感器、質(zhì)量敏感型氣敏傳感器、電勢氣敏傳感器等。其中金屬氧化物傳感器的主要部件為P型半導(dǎo)體材料，通過將半導(dǎo)體材料進(jìn)行摻雜，摻入微量3價(jià)元素，使其中電子數(shù)量遠(yuǎn)少于空穴數(shù)量。在高溫下通入氣體時(shí)，傳感器中的金屬氧化物被還原性氣體還原從而引起傳感器電導(dǎo)率發(fā)生改變，從而將氣味特征轉(zhuǎn)化為電信號。本文采用的AlphaMOSFOX4000電子鼻系統(tǒng)采用的傳感器即為金屬氧化物傳感器。圖2.2FOX4000電子鼻系統(tǒng)Fig2.2FOX4000electronicnosesystem該系統(tǒng)擁有18個(gè)金屬氧化物傳感器，靈敏度達(dá)到10億分之一。該系統(tǒng)包含主成份分析、判別因子分析、偏最小二乘法等預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)處理算法，能夠?qū)z測數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)校正和補(bǔ)償，在食品感官評價(jià)、產(chǎn)品鑒別、產(chǎn)品差別分析、食品保鮮期鑒別等領(lǐng)域都有較為成功的應(yīng)用。

第8頁上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文2.2分類方法2.2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論很早就被提出來，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的交叉成果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近40年來人工智能研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)，由于其原理是通過模仿生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又可被稱作連接模型[27]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元被稱作神經(jīng)元，如圖所示。圖2.3神經(jīng)元模型Fig.2.3Neuronmodel在生物體中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)神經(jīng)元都和其他神經(jīng)元連接。當(dāng)一個(gè)神經(jīng)元接受到其他神經(jīng)元傳遞的化學(xué)物質(zhì)從而使自身的電位超過閾值，它就會(huì)從初始狀態(tài)轉(zhuǎn)化為激活狀態(tài)并向與它連接的神經(jīng)元傳遞化學(xué)信號，產(chǎn)生鏈?zhǔn)絺鬟f。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元與生物體的神經(jīng)元有相似的特性，其模型可以通過式（2-1）[28]表達(dá)：1()niiiyfwx（2-1）其中ix為該神經(jīng)元接收到的第i個(gè)神經(jīng)元輸入，iw為第i個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán)值，為該神經(jīng)元的閾值，f為神經(jīng)元的激活函數(shù)，y為當(dāng)前神經(jīng)元的輸出。常用的激活函數(shù)有階躍函數(shù)、Sigmoid函數(shù)等，其中Sigmoid函數(shù)因其具有高階可導(dǎo)的性質(zhì)，適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的求解，因此被廣泛使用。將神經(jīng)元按同層無連接、鄰層全連接的方式組合起來就形成了經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。反向傳播(BackPropagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是目前應(yīng)用最廣泛的模型之一，其按誤差逆向傳播算法訓(xùn)練多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下面針對單層隱藏層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，介紹其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新算法[29]：對于訓(xùn)練集1122{(,),(,),...,(,)}mmDxyxyxy，其中dixR，liyR，即確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為d，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為l，假設(shè)隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為q。對于樣本(,)kkxy，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出為12(,,...,)kkkklyyyy，其中

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3093103