[發(fā)明專利]一種雞精調(diào)味料風(fēng)味質(zhì)量控制方法及系統(tǒng)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201610134560.5 | 申請(qǐng)日: | 2016-03-09 |
| 公開(公告)號(hào): | CN105608339A | 公開(公告)日: | 2016-05-25 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 肖立中;陳洋洋;程龍 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 上海應(yīng)用技術(shù)學(xué)院 |
| 主分類號(hào): | G06F19/00 | 分類號(hào): | G06F19/00;G06N3/02 |
| 代理公司: | 上海漢聲知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31236 | 代理人: | 胡晶 |
| 地址: | 200235 *** | 國(guó)省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 調(diào)味料 風(fēng)味 質(zhì)量 控制 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種雞精調(diào)味料風(fēng)味質(zhì)量控制方法,其特征在于,其包括以下步驟:
S11:將電子鼻采集到的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)味樣本的風(fēng)味感官數(shù)據(jù)歸一化;
S12:利用主成分分析得到歸一化后的所述風(fēng)味感官數(shù)據(jù)中的各主成分的 貢獻(xiàn)率;
S13:將所述風(fēng)味感官數(shù)據(jù)中的主成分按照貢獻(xiàn)率從大到小的順序排序, 若前N個(gè)所述主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到預(yù)設(shè)值以上,則把前N個(gè)所述主成分 作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量;
S14:將前N個(gè)所述主成分的數(shù)據(jù)導(dǎo)入所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)所述人工 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,保存所述標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)味樣本的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù);
S15:根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)味樣本的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)對(duì)待測(cè)風(fēng)味樣本進(jìn)行 訓(xùn)練,判斷所述待測(cè)風(fēng)味樣本的種類是否正確。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的雞精調(diào)味料風(fēng)味質(zhì)量控制方法,其特征在于, 所述步驟S14具體包括:
S141:網(wǎng)絡(luò)初始化,確定所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)、各層節(jié) 點(diǎn)之間的連接權(quán)值及閾值;
S142:計(jì)算所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,得到輸出與實(shí)際值之間的誤差;
S143:判斷所述誤差是否滿足目標(biāo)精度,若不滿足,則進(jìn)入步驟S144; 若滿足,則訓(xùn)練結(jié)束;
S144:根據(jù)所述誤差反饋調(diào)整各層節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值及閾值,重復(fù)步 驟S142~S143,直到所述誤差滿足目標(biāo)精度。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的雞精調(diào)味料風(fēng)味質(zhì)量控制方法,其特征在于, 所述步驟S14中的所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層以及輸出層;所述 輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為N。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的雞精調(diào)味料風(fēng)味質(zhì)量控制方法,其特征在于, 所述隱含層的激活函數(shù)為:
所述輸出層的傳遞函數(shù)為:
根據(jù)所述誤差反饋調(diào)整各層節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值及閾值的訓(xùn)練函數(shù)為: x(k+1)=x(k)-[JTJ+μI]-1JTe,其中,e是誤差值,x(k)為k次迭代各層節(jié)點(diǎn)之間 的連接權(quán)值或閾值,J為誤差函數(shù)對(duì)權(quán)值或閾值的一階倒數(shù)雅克比矩陣,μ為 常數(shù)系數(shù)變量。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的雞精調(diào)味料風(fēng)味質(zhì)量控制方法,其特征在于, 所述步驟S15中若所述待測(cè)風(fēng)味樣本的種類不正確,還包括:判斷該待測(cè)風(fēng) 味樣本的位置、原屬種類以及應(yīng)屬種類。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的雞精調(diào)味料風(fēng)味質(zhì)量控制方法,其特征在于, 所述目標(biāo)精度為0.0009~0.001之間的任一值。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的雞精調(diào)味料風(fēng)味質(zhì)量控制方法,其特征在于, 所述步驟S13中的所述預(yù)設(shè)值為85%~95%之間的任一值。
8.一種雞精調(diào)味料風(fēng)味控制系統(tǒng),其特征在于,包括:
歸一化單元,用于將電子鼻采集到的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)味樣本的風(fēng)味感官數(shù)據(jù)歸一 化;
主成分分析單元,用于對(duì)主成分的貢獻(xiàn)率進(jìn)行分析,得到歸一化后的所 述風(fēng)味感官數(shù)據(jù)中的各主成分的貢獻(xiàn)率;
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元,用于將前N個(gè)所述主成分的數(shù)據(jù)導(dǎo)入所述人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò),通過(guò)所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,保存所述標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)味樣本的人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù);
風(fēng)味種類檢測(cè)單元,用于根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)味樣本的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù) 對(duì)待測(cè)風(fēng)味樣本進(jìn)行訓(xùn)練,判斷所述待測(cè)風(fēng)味樣本的種類是否正確。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的雞精調(diào)味料風(fēng)味控制系統(tǒng),其特征在于,所述 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元依次包括:輸入層、隱含層以及輸出層。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的雞精調(diào)味料風(fēng)味控制系統(tǒng),其特征在于,還 包括:風(fēng)味種類判斷單元,用于當(dāng)所述待測(cè)風(fēng)味樣本的種類不正確時(shí),判斷 該待測(cè)風(fēng)味樣本的位置、原屬種類以及應(yīng)屬種類。
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G06F 電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理
G06F19-00 專門適用于特定應(yīng)用的數(shù)字計(jì)算或數(shù)據(jù)處理的設(shè)備或方法
G06F19-10 .生物信息學(xué),即計(jì)算分子生物學(xué)中的遺傳或蛋白質(zhì)相關(guān)的數(shù)據(jù)處理方法或系統(tǒng)
G06F19-12 ..用于系統(tǒng)生物學(xué)的建模或仿真,例如:概率模型或動(dòng)態(tài)模型,遺傳基因管理網(wǎng)絡(luò),蛋白質(zhì)交互作用網(wǎng)絡(luò)或新陳代謝作用網(wǎng)絡(luò)
G06F19-14 ..用于發(fā)展或進(jìn)化的,例如:進(jìn)化的保存區(qū)域決定或進(jìn)化樹結(jié)構(gòu)
G06F19-16 ..用于分子結(jié)構(gòu)的,例如:結(jié)構(gòu)排序,結(jié)構(gòu)或功能關(guān)系,蛋白質(zhì)折疊,結(jié)構(gòu)域拓?fù)洌媒Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的藥靶,涉及二維或三維結(jié)構(gòu)的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學(xué)或蛋白質(zhì)組學(xué)的,例如:基因型–表型關(guān)聯(lián),不均衡連接,種群遺傳學(xué),結(jié)合位置鑒定,變異發(fā)生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質(zhì)相互作用或蛋白質(zhì)核酸的相互作用





