一种鸡精调味料风味质量控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种鸡精调味料风味质量控制方法及系统，该方法包括：标准风味样本的风味感官数据归一化；利用主成分分析得到各主成分的贡献率；将主成分按照贡献率从大到小的顺序排序，若累积贡献率达到预设值以上的前N个主成分作为BP网络的输入变量；将前N个主成分的数据导入BP网络，通过BP网络进行训练，保存标准风味样本的BP网络的数据；根据标准风味样本的BP网络的数据对待测风味样本进行训练，判断待测风味样本的种类是否正确。该系统包括：归一化单元、主成分分析单元、BP网络单元以及风味种类检测单元。本发明专利技术的鸡精调味料风味质量控制方法及系统，能够对鸡精样本进行快速分类和鉴别，在生产中检测效果良好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及香料香精
，特别涉及一种鸡精调味料风味质量控制方法及系统。
技术介绍
食品风味是构成食品美感的最重要因素，人工感官评定作为最基础的评级食品质量的方法，已经广泛的应用于鸡肉香精及鸡肉制品的感官质量以及风味品质的评价，是评定调味料的感官质量无可替代的方法。但是感官评定具有一定的主观性，易受评定人员身体状况、心理状况等因素的影响，重复性差，有疲劳适应以及时间顺序效应，无法在生产过程中实时监测质量,不能保证每批产品风味质量的稳定性。为了应对感官评价的受主观性影响以及花费高等缺点，近些年发展采用电子鼻等仪器理化分析的手段，利用仪器分析得到的风味数据应用主成分分析(PCA)、聚类分析(CA)、因子分析(DFA)等统计学方法对产品质量进行分析，这些方式往往只限建立特征风味的指纹数据库和无监督的分类识别模型，其所得数据只是浅层次的分析比较。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有技术中存在的问题，提出一种鸡精调味料风味质量控制方法及系统，采用主成分分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种鸡精调味料风味质量控制方法，其特征在于，其包括以下步骤：S11：将电子鼻采集到的标准风味样本的风味感官数据归一化；S12：利用主成分分析得到归一化后的所述风味感官数据中的各主成分的贡献率；S13：将所述风味感官数据中的主成分按照贡献率从大到小的顺序排序，若前N个所述主成分的累积贡献率达到预设值以上，则把前N个所述主成分作为人工神经网络的输入变量；S14：将前N个所述主成分的数据导入所述人工神经网络，通过所述人工神经网络进行训练，保存所述标准风味样本的人工神经网络的数据；S15：根据所述标准风味样本的人工神经网络的数据对待测风味样本进行训练，判断所述待测风味样本的种类是否正确。

【技术特征摘要】
1.一种鸡精调味料风味质量控制方法，其特征在于，其包括以下步骤：
S11：将电子鼻采集到的标准风味样本的风味感官数据归一化；
S12：利用主成分分析得到归一化后的所述风味感官数据中的各主成分的
贡献率；
S13：将所述风味感官数据中的主成分按照贡献率从大到小的顺序排序，
若前N个所述主成分的累积贡献率达到预设值以上，则把前N个所述主成分
作为人工神经网络的输入变量；
S14：将前N个所述主成分的数据导入所述人工神经网络，通过所述人工
神经网络进行训练，保存所述标准风味样本的人工神经网络的数据；
S15：根据所述标准风味样本的人工神经网络的数据对待测风味样本进行
训练，判断所述待测风味样本的种类是否正确。
2.根据权利要求1所述的鸡精调味料风味质量控制方法，其特征在于，
所述步骤S14具体包括：
S141：网络初始化，确定所述人工神经网络的各层网络节点数、各层节
点之间的连接权值及阈值；
S142：计算所述人工神经网络的输出，得到输出与实际值之间的误差；
S143：判断所述误差是否满足目标精度，若不满足，则进入步骤S144；
若满足，则训练结束；
S144：根据所述误差反馈调整各层节点之间的连接权值及阈值，重复步
骤S142～S143，直到所述误差满足目标精度。
3.根据权利要求2所述的鸡精调味料风味质量控制方法，其特征在于，
所述步骤S14中的所述人工神经网络包括输入层、隐含层以及输出层；所述
输入层的节点数为N。
4.根据权利要求3所述的鸡精调味料风味质量控制方法，其特征在于，

\t所述隐含层的激活函数为：所述输出层的传递函数为：根据所述误差反馈调整各层节点之间的连接权值及阈值的训练函数为：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖立中，陈洋洋，程龙，
申请(专利权)人：上海应用技术学院，
类型：发明
国别省市：上海;31