一种基于神经网络技术的啤酒口味预估方法技术

技术编号：4002304 阅读：221 留言：0更新日期：2012-04-11 18:40

本发明专利技术涉及一种基于神经网络技术的啤酒口味预估方法。现有的啤酒风味鉴定方法需要人工确定。本发明专利技术方法首先获取各原料种类的啤酒生产中试记录；其次根据各种指标参数对啤酒风味进行模糊综合评判，计算出每批次记录的啤酒风味指数；然后根据每批次的组分质量百分比和口味指数Ｔ训练啤酒口味的神经网络模型；最后应用已训练好的神经网络模型进行啤酒口味预估分析。本发明专利技术方法自动化程度高、使得啤酒风味的评定更佳客观化。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信息与控制
，涉及自动化技术，特别是涉及一种啤酒口味的预估方法。
技术介绍
啤酒质量是由啤酒口味、色泽、泡持性、酒体清亮无混浊所共同体现。啤酒的泡沫、色泽和浊度可以通过各种化学或物理方法来测定，然而啤酒的口味指标不能通过仪表直接测定，仅有经过培训和经历的品酒人员才能够评价这些参数。啤酒风味主要受到啤酒原料组分影响，而风味的不可直接测量给建立原料组分与风味的模型带来很大的难度。到目前为止，还没有这方面的数学模型研究，啤酒风味的鉴定仍旧需要人工确定，给啤酒生产及新工艺研发增长了中试周期。
技术实现思路
本专利技术的目标是针对啤酒生产中缺乏原料组分与风味关系模型指导的难题，提出一种具有适用性较强的啤酒口味预估方法。本专利技术的技术方案是利用模糊综合评判技术，将啤酒口味指标进行量化处理，再通过训练多层前向神经网络来建立原料组分与啤酒风味之间的数学模型，通过该模型进行啤酒口味预估评判，能够为工艺人员提供工艺设计方面的帮助。本专利技术方法的具体步骤是步骤1、获取各原料种类的啤酒生产中试记录，所述的中试记录包括成品的苦味、酒花香味、口感、杀口力及各原料组分的质量百分含量；步骤2、根据各种指标参数对啤酒风味进行模糊综合评判，计算出每批次记录的啤酒风味指数；具体步骤为步骤a、确定因素集U和评价集V。U= {苦味，酒花香味，口感，杀口力}，V = {4，3，2，1}。根据语言变量的隶属度函数表，确定U中各因素对评价集V的隶属度。如表1所示。步骤b、依此用V对U中诸因素进行评价，得到模糊关系矩阵R，记式中，Tij为因素Ui对评价等级...

【技术保护点】
一种基于神经网络技术的啤酒口味预估方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤１、获取各原料种类的啤酒生产中试记录，所述的中试记录包括成品的苦味、酒花香味、口感、杀口力及各原料组分的质量百分含量；步骤２、根据各种指标参数对啤酒风味进行模糊综合评判，计算出每批次记录的啤酒风味指数，具体步骤为：步骤ａ、确定因素集Ｕ和评价集Ｖ；Ｕ＝｛苦味，酒花香味，口感，杀口力｝，Ｖ＝｛４，３，２，１｝；根据语言变量的隶属度函数表，确定Ｕ中各因素对评价集Ｖ的隶属度；步骤ｂ、用Ｖ对Ｕ中诸因素进行评价，得到模糊关系矩阵ＲＲ＝［＊＊＊］式中，ｒ↓［ｉｊ］为因素ｕ↓［ｉ］对评价等级ｖ↓［ｊ］的隶属度，且０≤ｒ↓［ｉｊ］≤１；矩阵Ｒ中第ｉ行Ｒ↓［ｉ］＝（ｒ↓［ｉ１］，ｒ↓［ｉ２］，．．．，ｒ↓［ｉ４］）为第ｉ个评价因素ｕ↓［ｉ］的单因素评判，它是评判集Ｖ上的模糊子集；步骤ｃ、模糊变换，Ｂ＝Ｗ⊕Ｒ，得到综合评判结果Ｂ＝（ｂ↓［１］，ｂ↓［２］，．．．，ｂ↓［４］），其中Ｗ＝（ｗ↓［１］，ｗ↓［２］，．．．，ｗ↓［４］）表示各因素的权重集，ｂ↓［ｊ］＝＊ｗ↓［ｉ］ｒ↓［ｉｊ］；步骤ｄ、根据加权隶属度原则，计算啤酒口味指数Ｔ：...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郑松，李春富，魏江，郑小青，葛铭，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]

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