[發明專利]一種基于BP神經網絡預測發酵酸乳感官評定方法

無效

• 申請號: 201010130819.1
• 申請日: 2010-03-24
• 公開（公告）號: CN101793886A
• 公開（公告）日: 2010-08-04
• 發明（設計）人: 展海寧;張柏林;王松
• 申請（專利權）人: 北京林業大學
• 主分類號: G01N33/04
• 分類號: G01N33/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于BP神經網絡預測發酵酸乳感官評定方法，其特征在于首先選擇不同菌種發酵處理或不同配方的發酵酸奶，由具有香腸感官評定經驗或接受過相關訓練的最終消費者組成按年齡和性別分成若干評定組，對發酵酸奶的總體接受性進行感官評定。同時應用儀器測定的方法，對發酵酸奶的脂肪、蛋白質、總固形物含量、酸度和黏度這五種理化指標進行量值表達，然后應用Matlab軟件中神經網絡工具箱的編程方法，以五種理化指標值為輸入量，感官評定值為輸出值，通過BP神經網絡的仿真、訓練和迭代，達到預設的網絡誤差目標，從而實現計算機模擬人的大腦對發酵酸奶感官接受度進行評價和分級。

2.根據權利要求1所述的基于BP經網絡預測發酵酸乳感官評定方法，其特征在于：所述感官評定：對評定小組進行培訓，先明確本試驗的目的和意義以及感官評定的指標和注意事項，為了減少測定中的外接因素如嗜好、包裝等對檢驗結果的影響，采用雙盲法進行檢驗，即對樣品進行隨機編號化，評定分數采用1-7分制，指標的非常小、小、較小、普通、較大、大、非常大表示測試者對該樣品的接受程度。每次評定由每個評定成員單獨進行，樣品評定之間用清水漱口，由此評定發酵酸奶的總體接受度指標。所述BP神經網絡的構建：應用美國MatWorks公司開發的Matlab?R2008a軟件及其神經網絡工具箱，采用多層前向(newff)BP神經網絡。以機械測定值為輸入量，感官評定值為輸出值，進行訓練和建模，確定隱層神經元數。其中訓練函數為貝葉斯函數(Bayesian?generalization)，訓練目標誤差為0.01，輸入層和隱層的訓練、函數為正切S型函數(tansig)，隱層到輸出層為線性函數(purelin)，通過神經網絡不斷的迭代，當達到訓練誤差時結束網絡訓練。所述數學檢驗和比較：四種數學檢驗參數平方根誤差、準確性因子、偏差因子和標準預測誤差對兩種方法的預測精度、擬合性進行評價和比較，選擇較好的一種用于感官評定的預測。