[發(fā)明專利]基于質(zhì)構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)測澳洲堅(jiān)果酸價(jià)和過氧化值的方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011077037.6
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號(hào): CN112185481A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 艾靜汶;劉功德;任二芳;黃欣欣;羅朝丹;羅小杰;程三紅
• 申請（專利權(quán)）人: 廣西壯族自治區(qū)亞熱帶作物研究所（廣西亞熱帶農(nóng)產(chǎn)品加工研究所）
• 主分類號(hào): G16C20/70
• 分類號(hào): G16C20/70;G06N3/08
• 代理公司: 長沙鑫澤信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43247
• 代理人: 鄧云書

1.基于質(zhì)構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)測澳洲堅(jiān)果酸價(jià)和過氧化值的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1、質(zhì)構(gòu)指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取：選擇質(zhì)構(gòu)指標(biāo)，取適量不同貯藏時(shí)間的澳洲堅(jiān)果樣品，去殼，使用質(zhì)構(gòu)儀測定質(zhì)構(gòu)指標(biāo)數(shù)據(jù)；

S2、酸價(jià)和過氧化值獲取：取適量不同貯藏時(shí)間的澳洲堅(jiān)果樣品，去殼，根據(jù)《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)食品中酸價(jià)的測定》(GB 5009.229-2016)和《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)食品中過氧化值的測定》(GB 5009.227-2016)中的方法要求分別測定酸價(jià)和過氧化值；

S3、歸一化處理：將步驟S1和S2獲取的測定的質(zhì)構(gòu)指標(biāo)數(shù)據(jù)及酸價(jià)、過氧化值歸一化，隨機(jī)選取85％-90％的數(shù)據(jù)形成訓(xùn)練集，其余數(shù)據(jù)作為測試集；

S4、構(gòu)建訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：以質(zhì)構(gòu)指標(biāo)數(shù)據(jù)為輸入層，酸價(jià)和過氧化值為輸出層，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練、仿真測試和性能評(píng)價(jià)；

S5、數(shù)據(jù)預(yù)測：對待預(yù)測的澳洲堅(jiān)果先測定質(zhì)構(gòu)指標(biāo)數(shù)據(jù)，將質(zhì)構(gòu)指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入已訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出結(jié)果即為預(yù)測的酸價(jià)和過氧化值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于質(zhì)構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)測澳洲堅(jiān)果酸價(jià)和過氧化值的方法，其特征在于，所述貯藏時(shí)間指澳洲堅(jiān)果從開始至品質(zhì)不達(dá)標(biāo)時(shí)所貯藏的時(shí)間。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于質(zhì)構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)測澳洲堅(jiān)果酸價(jià)和過氧化值的方法，其特征在于，所述質(zhì)構(gòu)指標(biāo)數(shù)據(jù)包括破裂力、破裂力時(shí)的位移、硬度、硬度時(shí)的位移、擠壓做功、回程做功、粘附性、MODULUS POINT 1、MODULUS POINT 2、起始模量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于澳洲堅(jiān)果質(zhì)標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)測其酸價(jià)和過氧化值的方法，其特征在于，所述酸價(jià)和過氧化值分別根據(jù)《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)食品中酸價(jià)的測定》(GB5009.229-2016)和《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)食品中過氧化值的測定》(GB 5009.227-2016)中的化學(xué)滴定法進(jìn)行測定。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于澳洲堅(jiān)果質(zhì)構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)測其酸價(jià)和過氧化值的方法，其特征在于，所述歸一化處理使用Matlab中的mapminmax函數(shù)，該函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

y＝(ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin)+ymin；

其中，ymin、ymax為參數(shù)，默認(rèn)值分別為-1、1，x為向量X中任一元素，xmin，xmax分別為X中的最小、最大值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于澳洲堅(jiān)果質(zhì)構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)測其酸價(jià)和過氧化值的方法，其特征在于，所述構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用的Matlab表達(dá)形式為：

net＝newff(P,T,S)；

其中，P指輸入數(shù)據(jù)矩陣，即澳洲堅(jiān)果的質(zhì)構(gòu)指標(biāo)數(shù)據(jù)；T指輸出數(shù)據(jù)矩陣，即對應(yīng)的酸價(jià)和過氧化值；S為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，本發(fā)明根據(jù)多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果確定該數(shù)值為9。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于澳洲堅(jiān)果質(zhì)構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)測其酸價(jià)和過氧化值的方法，其特征在于，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練使用Matlab中表達(dá)形式為net＝train(net,P,T)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置為：迭代次數(shù)設(shè)為10000，Matlab中表達(dá)形式為net.trainParam.epochs＝10000；均分根誤差設(shè)為小于10-5訓(xùn)練結(jié)束，Matlab中表達(dá)形式為net.trainParam.goal＝1e-5；學(xué)習(xí)率設(shè)為0.01，Matlab中表達(dá)形式為net.trainParam.lr＝0.01。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于澳洲堅(jiān)果質(zhì)構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)測其酸價(jià)和過氧化值的方法，其特征在于，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能評(píng)價(jià)包括相對誤差的計(jì)算，使用Matlab的表達(dá)為error＝100*abs(T_sim-T_test)./T_test，其中，error指相對誤差；abs為取絕對值的函數(shù)；T sim指預(yù)測的酸價(jià)、過氧化值的數(shù)據(jù)矩陣，T_test指實(shí)際的酸價(jià)、過氧化值的數(shù)據(jù)矩陣。