[發明專利]評價大米食味品質的方法及人工神經網絡

在審

• 申請號: 202011626566.7
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN114693047A
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發明（設計）人: 單金卉;王梅桂
• 申請（專利權）人: 豐益（上海）生物技術研發中心有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/02;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 陸嘉

本發明揭示了評價大米食味品質的人工神經網絡，是包括一個輸入層、一個隱含層和一個輸出層的前饋型網絡，輸入層包括五個輸入神經元：平衡度、彈性、消減值、崩解值和回生值，隱含層包括數個隱含層神經元，輸出層包括一個輸出神經元：綜合得分；隱含層傳遞函數為S型對數函數，輸出層傳遞函數為purelin函數。該人工神經網絡隨機選取數據的80％作為訓練集，20％作為測試集，從隨機的初始權值和初始閾值開始使用訓練集數據進行訓練和學習，測試集用來評估最終模型的性能。其中訓練函數是trainlm函數，學習函數是learngdm函數，在訓練和學習的過程中不斷修正權值和閾值，反復訓練直至均方誤差滿足性能要求，訓練結束，輸出該人工神經網絡。

技術領域

本發明涉及大米食味品質評價技術領域，更具體地說，涉及使用人工神經網絡模型輔助進行大米食味品質評價的技術。

背景技術

大米作為我國主食，隨著生活水平的不斷提高，人們對其食味品質的要求也逐漸提高。

因此，需要準確、便捷地評價大米的食味品質。食味品質是大米蒸煮后的外觀、氣味、適口性、滋味等特征的綜合表現。其中適口性是差異最大、消費者最重視的特征。適口性包括硬度、粘度、彈性等指標。

現有的大米食味品質評價方法主要包括理化指標、感官評價和儀器測定。

理化指標法是測定與大米食味品質具有相關性的蒸煮特性指標，如直鏈淀粉含量、蛋白質含量、膠稠度等，間接表征大米食味品質，比如現有專利CN105067784A所揭示的方法就是使用理化指標進行大米食味品質評價的方法。理化指標法的缺點是耗時長、工作量大。理化指標需要數天的時間才能獲得，并且操作方法復雜，工作量大。

感官評價法由感官評價員人工做出評價。感官評價法由于是人工評價，存在易受主觀影響、結果不準確、不穩定的缺陷。并且感官評價員需要進行長期的專業培訓，培訓時間長，并且受個人因素影響大。

儀器測定法是使用食味計對特定指標進行檢測，儀器測定法檢測速度快，結果可量化，較為客觀。比較著名的儀器測定法是日本的佐竹食味計測定法。佐竹食味計對硬度粘度進行測定并作出評價。佐竹食味計的開發背景是針對日本國情，日本水稻均為粳稻且品種較少、產地集中，所以佐竹食味計的測定指標有局限性。中國水稻品種多，產地廣，尤其秈米品種與粳稻存在較大差異，使得佐竹食味計測定中國水稻時存在偏差，特別針對秈米品種偏差較大。

根據聞新等的《應用MATLAB實現神經網絡》書中介紹，與傳統的線性或非線性回歸方法相比，ANN(人工神經網絡)具有以下優點：(1)ANN具有較強的學習能力；(2)ANN是一個多輸入多輸出的系統；(3)ANN是一種復雜的非線性系統；(4)ANN可以并行運算，具有極快的運算速度，響應時間短，可以滿足在線模擬、在線優化的需要，但現有技術還沒有采用ANN建立的該模型來預測大米的食味品質。

發明內容

本發明旨在提出一種基于儀器測定指標，借助人工神經網絡模型的大米食味品質的評價方法，包括以下步驟：

1)樣本參數的測定：

測定大米樣本的若干參數和感官評價得分；

2)人工神經網絡模型的建立：

所述人工神經網絡為包括一個輸入層、一個隱含層和一個輸出層的前饋型網絡；輸入層包括若干個輸入神經元，即大米樣本的若干參數；隱含層包括數個隱含層神經元；輸出層包括一個輸出神經元：綜合得分(該得分為感官評價預測值)；

3)人工神經網絡模型的訓練和測試，得到有效的人工神經網絡；

4)食味品質評價：

測定未知新樣品在步驟1)中所述的若干參數，作為輸入值輸入步驟3)所述有效的人工神經網絡，進行網絡仿真模擬，輸出值即為綜合得分；綜合得分越高，大米的食味品質越高。