[發(fā)明專利]一種發(fā)酵茶智能化固態(tài)發(fā)酵方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811272508.1
• 申請日: 2018-10-29
• 公開（公告）號: CN109497194A
• 公開（公告）日: 2019-03-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳全勝;王安成;李歡歡;歐陽琴;郭志明;程武;管國強(qiáng);齊向輝;唐杏燕
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇大學(xué)
• 主分類號: A23F3/08
• 分類號: A23F3/08;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種發(fā)酵茶智能化固態(tài)發(fā)酵方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，在無菌操作下，將發(fā)酵劑的種子液進(jìn)行人工接種，置于智能發(fā)酵罐中進(jìn)行固態(tài)發(fā)酵，實(shí)現(xiàn)發(fā)酵茶優(yōu)勢菌種的接種；步驟二，在發(fā)酵茶固態(tài)發(fā)酵過程中，通過嗅覺傳感器和可見/近紅外光譜模塊實(shí)時(shí)獲取發(fā)酵罐內(nèi)發(fā)酵茶發(fā)酵物的傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于改進(jìn)深度降噪自編碼極限學(xué)習(xí)機(jī)的發(fā)酵適度評定模型，實(shí)現(xiàn)發(fā)酵茶固態(tài)發(fā)酵在線預(yù)測；步驟三，將固態(tài)發(fā)酵適度的發(fā)酵茶，采用壓榨過濾技術(shù)使茶水分離，再利用冷凍干燥技術(shù)進(jìn)行干燥，保證發(fā)酵茶成品的品質(zhì)穩(wěn)定。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種發(fā)酵茶智能化固態(tài)發(fā)酵法，其特征在于，步驟二中，

所述改進(jìn)深度降噪自編碼極限學(xué)習(xí)機(jī)的發(fā)酵適度評定模型，以深度降噪自編碼的第一層隱含層的輸出作為極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入，將降噪自編碼的最后兩層分別設(shè)計(jì)為極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入層和隱含層，并將其連接權(quán)值和偏置用作極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入權(quán)值和偏置。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種發(fā)酵茶智能化固態(tài)發(fā)酵法，其特征在于，步驟二的具體實(shí)現(xiàn)過程為：引入能實(shí)現(xiàn)特征提取和隱含層參數(shù)學(xué)習(xí)的無監(jiān)督式學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)降噪自編碼，將原始數(shù)據(jù)X通過一定概率X^*～P_D(X^*|X)隨機(jī)映射為帶有噪聲污染的輸入數(shù)據(jù)X^*，通過降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練重構(gòu)輸入.降噪自編碼的網(wǎng)絡(luò)輸出與其輸入原始數(shù)據(jù)X近似一致，降噪自編碼無監(jiān)督訓(xùn)練過程分為編碼和解碼兩個(gè)階段，其實(shí)現(xiàn)步驟如下：

編碼階段：假設(shè)一個(gè)含d維的原始輸入數(shù)據(jù)X^*被映射成一個(gè)d′維的隱層特征代表Y，其計(jì)算公式如下：

Y＝f(X^*，θ)＝μ(W·X^*+b)

式中，θ＝{(W，b)|W∈R^d′×d，b∈R^d′×1}，W，b分別表示輸入層與隱含層之間連接權(quán)值和偏置；μ(·)為映射激活函數(shù)；

解碼階段：隱層特征代表Y通過重構(gòu)自編碼的網(wǎng)絡(luò)輸出

其中，θ′＝{(W′，b′)|W∈R^d×d′，b∈R^d×1}，W′，b′分別表示為隱含層與輸出層之間的連接權(quán)值和偏置；

通過最小化網(wǎng)絡(luò)輸出和原始數(shù)據(jù)X的誤差實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的更新，其中，優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：

公式(3)中第一項(xiàng)均方誤差項(xiàng)；第二項(xiàng)為正則項(xiàng)，λ為優(yōu)化目標(biāo)參數(shù)，上式中優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為一個(gè)凸優(yōu)化問題，采用基于梯度下降方式的優(yōu)化迭代算法對其求解；

最后將多個(gè)降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行堆棧形成深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行逐層訓(xùn)練，由前一層所學(xué)到的數(shù)據(jù)特征用于下一層的輸入，直到所有層得到訓(xùn)練；此時(shí)獲得深度降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)整體初始值。