一种建立常温液奶产品感官品评专家系统的方法技术方案

本发明专利技术提供了一种建立常温液奶产品感官品评专家系统的方法，该方法将Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射、ＢＰ网络相结合，对常温液奶产品进行理化指标测试，并由品评专家进行品评，得到其感官品评得分和理化指标等样本数据，通过聚类完成对常温液奶产品理化指标的分类，并用常温液奶产品感官品评得分和理化指标等样本数据分别训练各自对应的ＢＰ网络，通过建立常温液奶产品理化指标和感官品评指标的映射关系，建立常温液奶产品感官品评专家系统。该方法克服了现有的常温液奶产品感官品评方法过分依赖品评专家的缺陷，可以有效减少人工品评的不确定性，提高常温液奶产品感官品评的工作效率和自动化程度，确保常温液奶产品质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，具体来说，为减少对品评专家的依赖，提高对常温液奶产品进行感官品评的自动化程度，本专利技术提供了。
技术介绍
近年来，随着人们越来越意识到牛乳对人体健康的重要性，牛乳已经成为许多人的生活必需品，市场对牛乳的需求量也在持续增长。，常温液奶作为乳制的主要产品，其销量和被消费者认可程度，在所有乳制品中居于首位。由感官品评专家对常温液奶产品进行感官品评，是目前主要采用的方法。但是，专家的评定结果受到主观因素的影响，随情绪、年龄、性别、识别能力的不同而有所差异，具有较大的不确定性，同时，人工品评过分依赖专家经验，不利于实现自动化操作。很明显，常温液奶产品的各项理化指标，例如脂肪、干物质、冰点等，与常温液奶产品的感官品评之间存在密切联系。目前，对于常温液奶产品理化指标和感官品评指标之间的相关性，尚没有定量的分析研究。Kohonen自组织特征映射，通过网络学习、使输出层中枢神经元的权向量逼近输入特征向量，将具有相同或相近特征的输入向量，映射到位置相同或相邻的输出节点，从而实现对输入数据的特征的聚类，提取了某种内在规律性。而BP网络是目前应用最广泛的人工神经网络模型之一，其权值和阈值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种建立常温液奶产品感官品评专家系统的方法，包括：　品评专家对常温液奶产品进行感官品评，并测定所述常温液奶产品的理化指标，将所得感官品评得分和理化指标等样本数据录入数据库；　去除错误、不一致或不完整的所述常温液奶产品的感官品评得 分和理化指标样本数据，对所述数据库中的所述样本数据进行归一化；　构建Ｋｏｈｏｎｅｎ阵列，依据专家经验确定所述Ｋｏｈｏｎｅｎ阵列的初始领域半径、学习率和学习次数；　应用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射对所述常温液奶产品理化指标进行聚类 ，完成所述数据库中所有常温液奶产品理化指标的分类，并建立分类库；　对不同类常温液奶产品的所述理化...

【技术特征摘要】
1.一种建立常温液奶产品感官品评专家系统的方法，包括品评专家对常温液奶产品进行感官品评，并测定所述常温液奶产品的理化指标，将所得感官品评得分和理化指标等样本数据录入数据库；去除错误、不一致或不完整的所述常温液奶产品的感官品评得分和理化指标样本数据，对所述数据库中的所述样本数据进行归一化；构建Kohonen阵列，依据专家经验确定所述Kohonen阵列的初始领域半径、学习率和学习次数；应用Kohonen自组织特征映射对所述常温液奶产品理化指标进行聚类，完成所述数据库中所有常温液奶产品理化指标的分类，并建立分类库；对不同类常温液奶产品的所述理化指标，分别建立对应的BP网络，并依专家经验确定所述BP网络的系统允许误差限、初始学习率、初始动量系数、初始化网络权重、最大学习次数、误差调整参数；将所述常温液奶产品的感官品评得分和理化指标等样本数据送入对应的所述BP网络进行训练，在所述最大学习次数内达到指定误差精度后停止，上述步骤即完成常温液奶产品感官品评专家系统的建立，否则，更换所述常温液奶产品样本数据，重新进行训练，直到算法收敛。2. 如权利要求1所述的建立常温液奶产品感官品评专家系统的方法，其特征 在于，所述常温液奶产品感官品评的品评项目包括色泽、...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭奇慧，白雪，胡新宇，刘卫星，
申请(专利权)人：内蒙古蒙牛乳业集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：15[中国|内蒙]