一种快速确定甜味剂配方及使用量的方法及其应用组成比例

本发明专利技术公开了一种快速确定甜味剂配方及使用量的方法，该方法通过口感曲线结合化学计量学方法，建立复合甜味剂配比及总用量的定量预测模型，可根据产品口感要求快速逆向确定甜味剂配方及用量。获取操作简单、快速，节省了大量人力物力。为食品开发过程中的食品添加剂的应用及产品质量控制提供了有力的支持，在实际工业生产中具有重要应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种快速确定甜味剂配方及使用量的方法及其应用
本专利技术属于食品添加剂
，具体涉及一种快速确定甜味剂配方及使用量的方法，尤其是用口感时间-强度曲线结合化学计量学定量预测甜味剂组成及用量的方法。
技术介绍
甜味剂是一类非常重要的食品添加剂，可分为营养型和非营养型。营养型甜味剂是指与蔗糖甜度相等的含量，其热值大于蔗糖热值2％，包括各种糖类(如葡萄糖、果糖、麦芽糖等)和糖醇类(山梨糖醇、木糖醇等)。非营养型甜味剂是指与蔗糖甜度相等时的重量，其热值低于蔗糖2％的，包括甜菊糖苷、甘草甜素等天然物质和阿斯巴甜、糖精、甜蜜素、安赛蜜、三氯蔗糖等化学合成物质。这些甜味剂已经广泛应用于食品、饮料等行业。理想的甜味剂要求是：安全无毒、甜味纯正与蔗糖相似、高甜度、低热值或无热值、稳定性高、不致龋和价格合理。每一种甜味剂其甜味的口感和质感与蔗糖都有区别，且用量大时往往会产生不良风味和后味，而复合甜味剂可克服上述不足之处。复合甜味剂是指将两种或两种以上天然的或人工合成的甜味剂复合后使用的一类甜味剂。它利用各种甜味剂之间的协同增效作用和味觉生理特性以达到综合甜味效果，具有如下显著优势：(1)减少不良口味，增加风味；(2)缩短味觉开始的味觉差；(3)提高甜味的稳定性；(4)减少甜味剂总使用量，降低成本等。复合甜味剂已经成为甜味剂开发和应用的一个重要发展方向。随着甜味剂逐渐升温，甜味剂甜度及风味的客观评价也变得十分重要。甜味剂的评价指标可分为四个方面：甜度数值的评价、细微差别测量、评定者对甜味敏感度的测试及描述性分析。时间-强度(Time-Intensity，T-I)曲线作为甜味剂整体风味的评价方法，其克服了等甜度法只关注单一甜度数值的局限性，可得到甜味剂在口中的感官指标随时间的连续变化规律，得到更多口感评价指标，使产品的风味评价更为全面。根据食品及饮料等产品的口感需求，确定甜味剂配方及用量对产品开发及推广至关重要。目前食品开发过程中甜味剂选择及使用量的确定，多通过制备不同配方及比例的甜味剂样品逐个进行感官评价获取。该方法操作繁琐、耗时长、需大量人力物力，不利于产品开发。在该领域尚缺乏科学的、可实现由产品口感需求快速逆向确定甜味剂配方及用量的方法。
技术实现思路
鉴于现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种由产品口感要求逆向确定甜味剂配方及用量的方法及其应用。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种快速确定甜味剂配方及使用量的方法，所述方法包括如下步骤：S1复配不同种类、配比及总用量的甜味剂，将其加入待应用体系中，进行感官评价，测定口感曲线；S2将步骤S1收集的口感曲线数据区间细化，进行插值，增大曲线分辨率；S3将步骤S2中收集到的数据使用SPXY方法将样本分为训练集和验证集；S4对训练集的口感曲线数据进行预处理及建模区间的优选；S5运用化学计量学方法将步骤S1中甜味剂配比和用量的实际数值与步骤S4所得到的训练集口感曲线数据关联，建立甜味剂配比及用量的定量预测模型；S6用验证集样本数据对预测模型进行验证，根据模型参数，确定复合甜味剂配比和用量的最佳定量预测模型。优选的，所述步骤S1的甜味剂原料选自瑞鲍迪苷A、甜菊苷、甜菊糖苷、甘草酸一钾、甘草酸三钾、甘草酸铵、罗汉果甜苷、三氯蔗糖、糖精钠、甜蜜素、甜蜜素钙、安赛蜜、阿力甜、阿斯巴甜、木糖醇、赤藓糖醇、山梨糖醇、麦芽糖醇、乳糖醇、异麦芽酮糖、蔗糖。优选的，所述步骤S1中所测定的口感曲线为口感的时间-强度曲线。优选的，所述步骤S1中待应用体系包括乳和乳制品、饮料类、蜜饯类、凉果类、果脯类、烘培食品、调味品。优选的，所述步骤S2所述插值方法包括拉格朗日插值、分段线性插值、样条插值、Hermite插值及分形插值法。优选的，所述步骤S3采用samplesetpartitioningbasedonjointx-ydistance训练集样本的选取方法，将步骤S2收集的口感曲线数据进行分组。优选的，所述步骤S4中所涉及的预处理方法为一阶微分、二阶微分、去趋势、基线、标准正交变换、S.G.平滑中的至少一种。优选的，所述步骤S4中的建模区间的优选方法包括遗传算法、间隔偏最小二乘法、竞争性自适应重加权算法、蒙特卡洛无信息变量消除法中的至少一种。优选的，所述步骤S5中的建立定量预测模型包括线性模型和非线性模型。优选的，所述步骤S5中的建立定量预测模型的方法为偏最小二乘法、支持向量机或人工神经网络。优选的，所述步骤S6中的模型参数包括相关系数、校正误差均方根、交叉验证误差均方根、验证误差均方根。本专利技术还提供一种利用快速确定甜味剂配方及使用量的方法所得的模型的应用，根据实际应用场景，设置目标口感曲线，将其导入预测模型，从而获取最佳复合甜味剂配比和用量。本专利技术有益效果在于：1、本专利技术提供一种根据口感需求快速确定甜味剂配方及用量的方法，该方法采用T-I曲线结合化学计量学方法建立的定量预测模型，根据质量指标的的最佳定量分析模型逆向确定甜味剂配方及用量。2、与目前食品开发过程中复合甜味剂选择及使用量的确定方法，即多通过制备不同配方及不同比例的甜味剂样品逐个进行感官评价的方法相比，本方法建立在前期大量数据模型的基础上，建立定量预测模型，可直接由目标逆向模拟得到最佳配方，获取操作简单、快速、节省了大量人力物力。为食品开发过程中的食品添加剂的应用及产品质量控制提供了有力的支持，在实际工业生产中具有重要应用价值。附图说明图1为本专利技术定量预测模型建立及预测流程图；图2为实施例1甜味剂口感时间-强度曲线(T-I)；图3为实施例1插值示意图；图4为实施例1阿斯巴甜质量分数定量预测模型优化建模区间图；图5为对比例1阿斯巴甜质量分数预测值与实际值的相关图；图6为对比例2复合甜味剂用量定量预测模型优化建模区间图；图7为对比例2复合甜味剂用量预测值与实际值相关图；图8为对比例3瑞鲍迪苷A质量分数预测值与实际值的相关图；图9为对比例3罗汉果甜苷质量分数预测值与实际值的相关图；图10为对比例3复合甜味剂用量预测值与实际值的相关图。具体实施方式以下将结合附图对本专利技术作进一步的描述，需要说明的是，以下实施例以本技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围并不限于本实施例。如图1所示，本专利技术为一种快速确定甜味剂配方及使用量的方法，所述方法包括如下步骤：S1复配不同种类、配比及总用量的甜味剂，将其加入待应用体系中，进行感官评价，测定口感曲线；S2将步骤S1收集的口感曲线数据区间细化，进行插值，增大曲线分辨率；S3将步骤S2中收集到的数据使用SPXY方法将样本分为训练集和验证集；S4对训练集的口感曲线数据进行预处理及建模区间的优选；S5运用化学计量学方法将步骤S1中甜味剂配比和用量的实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种快速确定甜味剂配方及使用量的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/nS1复配不同种类、配比及总用量的甜味剂，将其加入待应用体系中，进行感官评价，测定口感曲线；/nS2将步骤S1收集的口感曲线数据区间细化，进行插值，增大曲线分辨率；/nS3将步骤S2中收集到的数据使用SPXY方法将样本分为训练集和验证集；/nS4对训练集的口感曲线数据进行预处理及建模区间的优选；/nS5运用化学计量学方法将步骤S1中甜味剂配比和用量的实际数值与步骤S4所得到的训练集口感曲线数据关联，建立甜味剂配比及用量的定量预测模型；/nS6用验证集样本数据对预测模型进行验证，根据模型参数，确定复合甜味剂配比和用量的最佳定量预测模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种快速确定甜味剂配方及使用量的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1复配不同种类、配比及总用量的甜味剂，将其加入待应用体系中，进行感官评价，测定口感曲线；
S2将步骤S1收集的口感曲线数据区间细化，进行插值，增大曲线分辨率；
S3将步骤S2中收集到的数据使用SPXY方法将样本分为训练集和验证集；
S4对训练集的口感曲线数据进行预处理及建模区间的优选；
S5运用化学计量学方法将步骤S1中甜味剂配比和用量的实际数值与步骤S4所得到的训练集口感曲线数据关联，建立甜味剂配比及用量的定量预测模型；
S6用验证集样本数据对预测模型进行验证，根据模型参数，确定复合甜味剂配比和用量的最佳定量预测模型。


2.根据权利要求1所述的快速确定甜味剂配方及使用量的方法，其特征在于，所述步骤S1的甜味剂原料选自瑞鲍迪苷A、甜菊苷、甜菊糖苷、甘草酸一钾、甘草酸三钾、甘草酸铵、罗汉果甜苷、三氯蔗糖、糖精钠、甜蜜素、甜蜜素钙、安赛蜜、阿力甜、阿斯巴甜、木糖醇、赤藓糖醇、山梨糖醇、麦芽糖醇、乳糖醇、异麦芽酮糖、蔗糖。


3.根据权利要求1所述的快速确定甜味剂配方及使用量的方法，其特征在于，所述步骤S1中所测定的口感曲线为口感的时间-强度曲线。


4.根据权利要求1所述的快速确定甜味剂配方及使用量的方法，其特征在于，所述步骤S1中待应用体系包括乳和乳制品、饮料类、蜜饯类、凉果类、果脯类、烘培食品、调味品。


5.根据权利要求1所述的快...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚军，卢传礼，刘娟，
申请(专利权)人：广东省生物工程研究所广州甘蔗糖业研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44