基于决策树提取特征判别马苏里拉奶酪身份标识的方法技术

本发明专利技术公布了一种基于决策树提取特征判别马苏里拉奶酪身份标识的方法，包括：对马苏里拉奶酪的特征风味组分进行确定并定量；生成身份标识性特征风味组分模型，得到马苏里拉奶酪身份标识性特征风味组分；利用支持向量机SVM模型判别未知马苏里拉奶酪的级别，实现未知马苏里拉奶酪级别的判定。本发明专利技术方法提高了马苏里拉奶酪身份判别的准确率，节省了大量人力与感官评价相关费用，使马苏里拉奶酪分级更加客观、有效。

Identification of Masurilla Cheese Based on Decision Tree Extraction Features

The invention discloses a method for identifying Masurilla cheese identity based on decision tree extraction features, including: identifying and quantifying the characteristic flavor components of Masurilla cheese; generating a model of identifying characteristic flavor components to obtain the identifying characteristic flavor components of Masurilla cheese; and using support vector machine SVM model to identify the unknown grade of Masurilla cheese. No, to determine the unknown masurilla cheese grade. The method of the invention improves the accuracy of identifying Masurilla cheese, saves a great deal of manpower and cost related to sensory evaluation, and makes the classification of Masurilla cheese more objective and effective.

【技术实现步骤摘要】
基于决策树提取特征判别马苏里拉奶酪身份标识的方法
本专利技术涉及奶酪身份特征的识别技术，尤其涉及一种基于决策树提取特征判别马苏里拉奶酪身份标识的方法。
技术介绍
马苏里拉奶酪是是进口量仅次于切达奶酪的一种拉伸奶酪。水牛奶马苏里拉奶酪的营养价值相对牛奶的而言更丰富，但其成本也更高，因此极易发生掺假现象。通常而言不同级别的马苏里拉奶酪的评价大多以主观的感官评价为主，缺少客观的评价标准，但由于不同乳源马苏里拉奶酪风味差异程度较小，通常不是经验丰富的马苏里拉奶酪制造者或者使用者，很难对两种不同乳源的奶酪进行确定。另外对于奶酪基本依赖进口的我国而言，水牛奶马苏里拉奶酪的感官评定分级方法因缺少生产经验和使用经验而难以操作，主要依赖进口标签对其进行区分，因此很容易造成掺假，导致品质良莠不齐。如何利用仪器分析对进口水牛奶马苏里拉奶酪的身份以及奶酪品质进行确定，一直是我国进口奶酪产业一个难以解决的问题。奶酪的风味与其品质有较大相关性，是影响其质量的关键因素，不同等级的奶酪具有不同浓度的挥发性特征组分，因此近年来也有研究者利用风味分析方法对马苏里拉奶酪分级展开初步研究，但大多采用固相微萃取气相色谱质谱联本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于决策树提取特征判别马苏里拉奶酪身份标识的方法，包括如下步骤：1)对马苏里拉奶酪的特征风味组分进行确定并定量；执行如下操作：11)测定马苏里拉奶酪的多种特征风味组分，得到每种挥发性香气物质的香气稀释因子；12)制备特征风味组分的标准曲线；具体将步骤11)得到的多种特征风味组分，按照内标半定量结果的浓度范围，将选定化合物使用式1计算标准曲线：

【技术特征摘要】
1.一种基于决策树提取特征判别马苏里拉奶酪身份标识的方法，包括如下步骤：1)对马苏里拉奶酪的特征风味组分进行确定并定量；执行如下操作：11)测定马苏里拉奶酪的多种特征风味组分，得到每种挥发性香气物质的香气稀释因子；12)制备特征风味组分的标准曲线；具体将步骤11)得到的多种特征风味组分，按照内标半定量结果的浓度范围，将选定化合物使用式1计算标准曲线：式1中，A<[s]>为内标物质的峰面积或峰高；A<[r]>为目标化合物的峰面积或峰高；m<[s]>为加入内标物质的量；m<[r]>为加入目标化合物的量；n为标准曲线的斜率；K为标准曲线的截距；将酸性化合物溶于10mL正己烷，按设定的浓度范围配置，内标选用2-甲基戊酸且浓度恒定；将中/碱性化合物按设定的浓度范围配置并溶于10mL正己烷中，内标为2-甲基-3-庚酮且浓度恒定；由此绘制多种特征风味组分标准曲线；13)对样品中特征风味组分含量进行检测，得到马苏里拉奶酪样本的多种身份标志性特征风味组分浓度；通过顶空固相微萃取气质联用法SPME-GC-MS萃取样品中的特征风味组分，用于气相色谱质谱联用GC-MS分析；利用MassHunter化学工作站进行数据处理，待鉴定化合物与该挥发性成分在DB-WAX毛细管柱分析的已知的保留指数进行对比，定性分析所得挥发性化合物，并根据内标浓度对化合物进行定量；保留指数RI的测定方法是：在色谱条件相同的情况下，将正构烷烃C7～C40与马苏里拉奶酪在相同的色谱条件下得出GC保留时间，并根据式2计算待测物i的保留指数：式2中：RI—保留指数；n—碳原子数；ti—为样品i的保留时间；tn—碳原子数为n的正构烷烃的保留时间；tn+1—碳原子数为n+1的正构烷烃的保留时间；tn<ti<tn+1；2)利用步骤13)中得到的马苏里拉奶酪样本的多种身份标志性特征风味组分浓度，采用决策树进行特征选择，包括：21)基于基尼指数构建决策树，根据式3计算得到在给定不同特征风味组分情况下样本集合的基尼指数Gini(D,A)；式3中，A为给定的特征风味组分，D为马苏里拉奶酪样本集合，D1、D2为在给定特征A下样本集合D被划分为两个子集；其中k为马苏里拉奶酪的类别，Ck为对应类别的子集；此处D为D1、D2；22)基尼指数越最小所对应的特征即为分裂特征，作为马苏里拉奶酪的身份标识性特征风味组分；3)利用支持向量机SVM模型判别未知马苏里拉奶酪的级别，实现未知马苏里拉奶酪级别的判定；具体根据得到的马苏里拉奶酪身...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭励，干佳俪，王蓓，艾娜丝，董旭，周丽娜，
申请(专利权)人：北京工商大学，
类型：发明
国别省市：北京,11