1、:./.基于感官、电子舌和 神经网络的食用酸酸度预测模型研究收稿日期:通信作者基金项目:云南中烟科技项目(、)作者简介:杨乾栩男云南中烟工业有限责任公司技术中心高级工程师主要从事产品开发研究 :.张 伟男云南中烟工业有限责任公司技术中心副研究员主要从事产品开发研究 :.杨乾栩 朱保昆 赵 蔚 马 宁 于沛然 陆欣宇 张 伟(.云南中烟工业有限责任公司 技术中心 云南 昆明 .上海应用技术大学 香料香精化妆品学部 上海)摘 要:酸度是衡量风味物质中酸味的重要指标之一由于酸味分子结构复杂酸度的预测效果和精度问题亟须解决 基于感官、电子舌和 神经网络建立 种代表性酸类的酸度预测模型其预测模型在 /质
2、量浓度范围中酸类的酸度值预测精度良好均可达到 以上 预测模型验证结果表明:种酸的酸度在高、中、低质量浓度的验证精度也都在 以上可实现对酸类物质的酸度精准预测的目标关键词:酸电子舌 神经网络酸度预测模型中图分类号:.文献标志码:文章编号:()酸味是动物进化中最早的一种味感 通常认为酸的可电离质子是定味基通过阻断味觉细胞顶膜电压依赖性钾离子通道引起细胞的去极化而产生酸味其阴离子是助味基主要影响酸味的强弱和风格众多食品、饮品与调味品富含酸类深受人们喜爱 在风味领域人们感受到的酸味强度可以用酸度衡量 传统上采用打分的方式对酸味物质进行感官评价得到的口感酸味结果在较大程度上取决于感官品评员的身心状态通常
3、误差较大 近年来发展起来的电子舌检测技术避免了人为主观因素的影响 可以短时间内精确分析样品 在酸味剂的滋味品质评价中具有巨大的应用潜力 需要指出的是由于电子舌元件与人体味觉细胞结构存在差异因此当用简单的线性模型用于关联感官评价分值与电子舌数据时在预测精度与预测效果上往往不尽人意 因此建立有效的酸类味觉预测模型是一个急需解决的问题人工神经网络是由大量的神经元互相连接而成的网络是对生物网络的抽象简化和模拟具有极强的非线性映射能力广泛应用于食品与调味品等领域的模型建立 神经网络作为人工神经网络的一种其主要思想是从后向前(反向)逐层传播输出层的误差间接算出隐层误差具有复杂的模式分类能力和较强的自主学习
4、训练能力和预测效果 在食品风味研究中的应用也日益受到重视 食品中的酸类物质众多性能各异 例如:枸椽酸酸味爽口是食品中用量最大的酸味剂苹果酸呈酸持久其食品中用量仅次于枸橼酸丙酸酸香绵甜是一种少见的天然酸类防腐剂乙酰丙酸的特点在于兼具宜人的酸味口感和酸香嗅感丁酸除了呈酸味之外还是一种特殊的肠道细胞营养物质 他们在使用量、持久性、多感官、功能性等方面各具一定的代表性 因此本研究以这 种酸为研究对象期望借助 神经网络方法结合不同质量浓度下的感官评价分值与其电子舌响应值建立起质量浓度相关的精准酸度预测模型为酸类物质的酸度测定和转换方法提供借鉴美食研究():材料与方法 实验试剂无水枸橼酸:沃凯化学试剂(上
5、海)有限公司乙酰丙酸:翁江化学试剂(广东有限公司)乳酸:河南省尉氏县香料厂丙酸、丁酸、苹果酸:阿达玛斯试剂(上海)有限公司 上述试剂均为食品级 仪器与设备 智能味觉分析系统(电子舌):日本 公司 实验方法 感官评价 评价员筛选本项目的味觉评价员共 名(均是上海应用技术大学研究生年龄在 岁男女各半)所有评价人员都经过长期的训练并且无不良嗜好评价前均无不良症状等试验前均已告知相关测试情况 样品制备酸度评价的参比物质为乳酸 配制一系列质量浓度的乳酸溶液并人为赋予对应的酸度参比分值(注:纯水的参比分值定为)如表 所示同样方法配制相应的待评价酸类溶液表 酸度参比物乳酸的质量浓度与参比分值参比分值质量浓度
6、/(/)参比分值质量浓度/(/)酸味的感官评分为确保评分数据的准确性评价员先进行 轮参比物的“定标”训练 具体方法为:评价员分别对上述 个参比样品进行品尝同时告知其对应酸度值 然后再品尝待测样品同时对标参比溶液味觉分值对待测样品的酸度进行重复 次的评分剔除异常值后取其均值 考虑到口尝样本的特点选择检出水平为 剔除水平为 电子舌感官评价 样品制备参考 方法配制参比与待测物质的溶液 为匹配电子舌味觉检测系统的一致性样品溶剂与参比溶液均使用电子舌基质液(组分为 乙醇、酒石酸、氯化钾定容至)电子舌测试及数据采集电子舌酸度值测定选用酸味传感器 绿色参比电极 测试过程:传感器先在参比液中清洗 接着于另两组
7、参比液中分别清洗 传感器稳定 达到平衡条件后开始测试测试时间 循环测试 次剔除异常值后取其均值 考虑到电子舌样本的精度特点平均变异系数在 以内 神经网络模型的构建本研究模型的构建采用 个隐含层 输入层为电子舌响应值将 个神经元作为隐含层酸类物质的酸度感官值设为输出通过将电子舌技术、感官与 神经网络相结合来建立电子舌响应值与感官之间的映射关系构建预测关联曲线建模完成后在有效质量浓度区间内经感官法对酸类物质分别在低质量浓度(/)、中质量浓度(/)和高质量浓度(/)下的酸味进行评分并与模型预测值进行对比验证衡量预测精度预测精度 相对误差 (实测值 预测值)/实测值 结果与讨论 种酸的感官评价和电子舌
8、测定值对比不同质量浓度的 种酸类的酸味口感值与电子舌 响 应 值 的 对 比 如 图 所 示 在 /的质量浓度范围内 种酸的口感值与电子舌值均随着酸质量浓度的增大而增加表现出初期迅速、后期逐渐变缓的非线性趋势 其中 苹果酸、无水枸橼酸的电子舌值超过对应口感值的 倍乙酰丙酸、丙酸、丁酸的电子舌值与口感值较为接近 出现这种情况的原因可能在于 苹果酸、无水枸橼酸属于多元羧酸每个分子能电离出 个以上的氢离子使电子舌响应增强从而可以更好地区分该浓度区间的酸味差异而乙酰丙酸、丙酸、丁酸等属于一元羧酸相比之下其电子舌值与口感值较为接近酸味区分的差异相对较小图 种酸的酸度口感值与电子舌值对比 神经网络预测模型
9、与验证.神经网络建模与优化采用 网络建立口感值与电子舌值的关联预测模型时最关键的是确定隐藏层数中神经元数量相关的最优网络结构通过尝试隐层中不同数量神经元个数来获得最佳的预测网络结构往往从单个隐层神经元开始采用试错法()通过对应的拟合回归系数 以及均方误差来检验并优选拟合精度较高的模型通常 均方误差 在本研究中以乙酰丙酸的建模训练过程为例初始模型中包含 个隐层神经元得到训练数据的 拟 合 方 程 为:输 出 目 标 (图.)与此对应的训练过程中当迭代次数达到 轮后均方误差逐渐下降至 (图.)显然此时模型的精度还有待提高图 神经网络模型的 训练效果及误差变化分析随后将模型中的隐层神经元进一步调整为
10、得到训练数据的拟合方程为:输出 目标 (图.)相应的训练过程中的迭代次数达到 轮时均方误差迅速下降至(图.)此时模型的拟合误差和预测精度已满足需求基于上述优化过程发现 种酸在优选 个隐层神经元时预测模型均达到所需精度 据此采用类似方法得到 种酸的感官酸度值与电子舌响应值的 网络关联预测模型(图)可以发现他们的酸味实际感官值与 网络响应值所拟合曲线的趋势一致局部偏离现象不显著表明整体拟合度较好这有助于提高后续 网络模型的预测精度图 种酸基于感官、电子舌的实际关联曲线及 神经网络模型的预测关联曲线利用上述神经网络模型对这 种酸的感官酸度预测结果如图 所示 可以看出 种酸的预测值曲线和他们的感官实际
11、值曲线趋势走向相同并且具有良好的重合度 相对误差分析显示从质量浓度上考量预测模型在质量浓度 /的预测精度为 (表)表明所建模型具有较好的准确度图 种酸类的感官酸 度的实际值与预测值对比.模型的预测精度验证 种酸的 神经网络模型预测酸度值、感官酸度值及模型预测精度对比见表 在低质量浓度(/)、中质量浓度(/)和高质量浓度(/)时 种酸的 模型预测精度都为 由此可见所创建模型对 组不同质量浓度的酸类感官酸度值预测的准确度均较高满足预期结果的输出能较好地展示实际酸度的感官状况有力验证了 神经网络预测模型的合理性和可靠性表 种酸类感官酸度值的 模型预测精度质量浓度(/)预测精度 苹果酸无水枸橼酸乙酰丙
12、酸丙酸丁酸 表 种酸的感官酸度值模型预测结果验证物质名称质量浓度(/)电子舌响应值 模型预测值感官酸度值 模型预测精度 苹果酸 无水枸橼酸 乙酰丙酸 丙酸 丁酸 年 第 期美食研究第 卷 总第 期 结论通过感官、电子舌与 神经网络相结合的方式建立了 种酸类物质的酸度预测模型 结果显示在质量浓度 /时 神经网络模型对感官酸度值的预测精度可达 以上 对模型精度验证的结果进一步表明 种酸在高、中、低质量浓度的预测精度都达到 以上从而实现了对酸类物质的酸度精准预测的目标后续可进一步推广至食品中更多酸类物质以及甜、咸、苦、鲜等其他食品味觉强度的预测参考文献:李红张华.食品化学.版.北京:中国轻工业出版社
13、:.宋诗清冯涛.现代食品调香与调味.北京:化学工业出版社:.冒德寿李智宇者为等.基于味觉活力值的烟气酸味指数评价模型建立方法:.王林.基于模糊数学法与 最优混料设计优化青瓜紫薯川北凉粉配方.美食研究 ():.张翼鹏张伟吴家灿等.基于人工感官、电子舌和 法研究食品甜香成分对甜味的相互作用规律.中国调味品 ():.林丹胡金祥何蓓蓓等.电子鼻和电子舌数据融合在鱼香调味汁风味识别中的应用.中国调味品():.王聪彭毅秦乔明锋等.基于仪器测定的油炸马铃薯条感官特征分析.中国调味品 ():.姜莎陈芹芹胡雪芳等.电子舌在红茶饮料区分辨识中的应用.农业工程学报 ():.刘丽杨艺超苏家琳等.多频脉冲电子舌技术对不
14、同品种蚝油辨识的分析.食品与发酵科技():.杨小丽邹金张振东等.基于电子舌技术常用酸味剂滋味品质的评价.食品研究与开发():.李学林桂新景刘瑞新等.基于电子舌法对中药苦味化合物苦度的预测.中国新药杂志():.张一鸣葛邦国高玲等.基于神经网络的苹果片干燥过程形态变化预测模型建立.食品与发酵科技():.杨涛涛周星宇钱善华等.应用 神经网络建立明胶软糖口感的预测模型.中国食品学报():.吴静珠李晓琪林珑等.基于 卷积神经网络的大米产地高光谱快速判别.中国食品学报():.胡惠娟.基于神经网络算法的食用白醋发酵过程优化.中国调味品 ():.():.任兴超刘剑周正.电子鼻对肉品脂肪和蛋白质含量的预测与应用.科学技术创新:.王宏伟.神经网络和电子舌技术在茶叶品质分级中的应用.湖北理工学院学报 ():.梁娜娜刘萤王琳丽等.中国和美国赤霞珠干红葡萄酒产地鉴别模型构建的应用研究.中国酿造 ():.张芳未志胜王鹏等.基于 神经网络和遗传算法的库尔勒香梨挥发性物质萃取条件的优化.中国农业科学 ():.朱洪法.生活化学品与健康.北京:金盾出版社:.田玉玲段富.免疫优化算法模型及应用.北京:国防工业出版社:.(.):./.:(责任编辑:赵 勇 曹文磊)年 第 期美食研究第 卷 总第 期
